Question

我有一个numpy数组，以及一些偏移/长度值。我想从这个数组中提取所有属于offset，offset + length的条目，这些条目然后用于从原始数组构建一个新的'reduced'数组，只包含偏移/长度对选择的那些值

对于单个偏移/长度对，这对于标准阵列切片[offset:offset+length]来说是微不足道的。但是，如何有效地（即没有任何循环）为许多偏移/长度值做这个？

谢谢，标记

Answer 1

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(100)
>>> ind = np.concatenate((np.arange(5),np.arange(10,15),np.arange(20,30,2),np.array([8])))
>>> a[[ind]]
array([ 0,  1,  2,  3,  4, 10, 11, 12, 13, 14, 20, 22, 24, 26, 28,  8])

Answer 2

有天真的方法;只是做切片：

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(100)
>>> 
>>> offset_length = [(3,10),(50,3),(60,20),(95,1)]
>>>
>>> np.concatenate([a[offset:offset+length] for offset,length in offset_length])
array([ 3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 50, 51, 52, 60, 61, 62, 63,
       64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 95])

以下可能更快，但您必须进行测试/基准测试。

它的工作原理是构造一个所需索引的列表，这是索引numpy数组的有效方法。

>>> indices = [offset + i for offset,length in offset_length for i in xrange(length)]
>>> a[indices]
array([ 3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 50, 51, 52, 60, 61, 62, 63,
       64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 95])

目前尚不清楚这是否真的比天真的方法更快，但如果你有很多非常短的间隔可能会更快。但我不知道。

（最后一种方法与@ fraxel的解决方案基本相同，只是使用不同的方法来制作索引列表。）

性能测试

我测试了几种不同的情况：几个短间隔，几个长间隔，很多短间隔。我使用了以下脚本：

import timeit

setup = 'import numpy as np; a = np.arange(1000); offset_length = %s'

for title, ol in [('few short', '[(3,10),(50,3),(60,10),(95,1)]'),
                  ('few long', '[(3,100),(200,200),(600,300)]'),
                  ('many short', '[(2*x,1) for x in range(400)]')]:
  print '**',title,'**'
  print 'dbaupp 1st:', timeit.timeit('np.concatenate([a[offset:offset+length] for offset,length in offset_length])', setup % ol, number=10000)
  print 'dbaupp 2nd:', timeit.timeit('a[[offset + i for offset,length in offset_length for i in xrange(length)]]', setup % ol, number=10000)
  print '    fraxel:', timeit.timeit('a[np.concatenate([np.arange(offset,offset+length) for offset,length in offset_length])]', setup % ol, number=10000)

输出：

** few short **
dbaupp 1st: 0.0474979877472
dbaupp 2nd: 0.190793991089
    fraxel: 0.128381967545
** few long **
dbaupp 1st: 0.0416231155396
dbaupp 2nd: 1.58000087738
    fraxel: 0.228138923645
** many short **
dbaupp 1st: 3.97210478783
dbaupp 2nd: 2.73584890366
    fraxel: 7.34302687645

这表明我的第一种方法是你有一些间隔时间最快（而且速度明显加快），而当你有很多间隔时，我的第二种方法是最快的。

Numpy数组切片

2 个答案:

性能测试