此特定列表理解的 Numpy 版本

Question

所以幾天前，我需要在這個線程中進行一個特定的列表理解： 選擇整數的子集給定兩個端點列表

我得到了滿意的答復。 現在快進，我需要以某種方式提高性能，因為我正在處理的工作涉及循環它，並且在每次迭代中，這些端點數組的長度至少為幾千。

所以我的問題是 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 和其他東西，但沒有找到任何突破口。 如果有一種方法可以更快地完成工作，你們能告訴我方法嗎？

提前謝謝你們。

Answer 1

如果您仍然對它感興趣，您可以去掉一個for循環並使用numpy.arange()結合列表理解和numpy.hstack()來獲得所需的內容。 話雖如此，我們仍然需要至少一個for循環來完成這項工作（因為range和arange都不接受arange端點）

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，我不知道對於您的特定情況，這會提高多少性能。