更快的Python列表理解

我有一段代码在我的项目中运行了数千次：

def resample(freq, data):
    output = []
    for i, elem in enumerate(freq):
        for _ in range(elem):
            output.append(data[i])
    return output

例如，

重采样（[1,2,3]，'a'，'b'，'c']）

=>

['a'，'b'，'b'，'c'，'c']

我想尽可能加快速度。似乎列表理解速度更快。我试过：

def resample(freq, data):
   return [item for sublist in [[data[i]]*elem for i, elem in enumerate(frequencies)] for item in sublist]

这是可怕的，也是缓慢的，因为它建立了列表，然后将其展平。有没有一种方法可以快速理解一行列表？或者是跟numpy有关的

提前谢谢

编辑：答案不一定需要消除嵌套循环，最快的代码是最好的

import itertools
def resample(freq, data):
    return itertools.chain.from_iterable([el]*n for el, n in zip(data, freq))

---

除了速度更快之外，它还具有惰性的优点，它返回一个生成器，元素一步一步地生成，根本不需要创建列表，只需使用嵌套循环：

[e for i, e in enumerate(data) for j in range(freq[i])]

# ['a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c']

您也可以通过删除括号轻松地将其设置为惰性：

(e for i, e in enumerate(data) for j in range(freq[i]))

---

我强烈建议使用如下发电机：

from itertools import repeat, chain
def resample(freq, data):
    return chain.from_iterable(map(repeat, data, freq))

这可能是目前最快的方法-

map（）

、

repeat（）

和

chain。from\u iterable（）

都是用C实现的，所以从技术上讲，你不会有更好的方法

至于一个小小的解释：

repeat（i，n）

返回一个迭代器，该迭代器将一个项目重复

i

，

n次

map（repeat，data，freq）返回迭代器，每次对
data
元素和
freq
元素调用repeat。基本上是一个返回
repeat（）
迭代器的迭代器

chain.from_iterable（）展平迭代器的迭代器以返回最终项

没有创建任何列表，因此没有开销，并且作为一个额外的好处，您可以使用任何类型的数据，而不仅仅是一个字符字符串

虽然我不建议这样做，但您可以将其转换为
list（）
，如下所示：

result = list(resample([1,2,3], ['a','b','c']))

列表理解并不比循环的等价运算快，因为它们执行完全相同的操作。只需使用
[e表示i，e在枚举（y）表示j在范围（x[i]）]内即可
您所说的是什么类型的输入？如果
freq
中的数字很大，那么在单个循环中使用
extend
可能比
append
更好。我不同意@jonrsharpe的结尾。这不是那个问题的重复。是的，我也不同意这个结论。一些快速测试似乎证实了这是迄今为止最快的答案。