此特定列表理解的 Numpy 版本

Question

所以几天前，我需要在这个线程中进行一个特定的列表理解： 选择整数的子集给定两个端点列表

我得到了满意的答复。 现在快进，我需要以某种方式提高性能，因为我正在处理的工作涉及循环它，并且在每次迭代中，这些端点数组的长度至少为几千。

所以我的问题是 numpy 包中是否有任何功能可以完成工作但速度要快得多？ 我查看了 numpy 的 linspace、repeat、arange 和其他东西，但没有找到任何突破口。 如果有一种方法可以更快地完成工作，你们能告诉我方法吗？

提前谢谢你们。

Answer 1

如果您仍然对它感兴趣，您可以去掉一个for循环并使用numpy.arange()结合列表理解和numpy.hstack()来获得所需的内容。 话虽如此，我们仍然需要至少一个for循环来完成这项工作（因为range和arange都不接受arange端点）

t1 = [0,13,22]
t2 = [4,14,25]
np.hstack([np.arange(r[0], r[1]+1)  for r in zip(t1, t2)])

# outputs
array([ 0,  1,  2,  3,  4, 13, 14, 22, 23, 24, 25])

但是，我不知道对于您的特定情况，这会提高多少性能。