逆numpy的bincount函数

Question

给定一个整数计数数组c，如何将其转换为整数数组inds，使np.all(np.bincount(inds) == c)为真？

例如：

>>> c = np.array([1,3,2,2])
>>> inverse_bincount(c)  # <-- what I need

array([0,1,1,1,2,2,3,3])

背景信息：我尝试跟踪多组数据的位置，同时对所有数据进行计算。我将所有数据连接在一起进行批处理，但我需要一个索引数组来提取结果。

目前的解决方法：

def inverse_bincount(c):
  return np.array(list(chain.from_iterable([i]*n for i,n in enumerate(c))))

Answer 1

使用numpy.repeat：

np.repeat(np.arange(c.size), c)

Answer 2

不需要numpy：

c = [1,3,2,2]
reduce(lambda x,y: x + [y] * c[y], range(len(c)), [])

Answer 3

以下在我的机器上的速度是目前接受答案的两倍;虽然我必须说我对np.repeat的表现感到惊讶。我希望它可以从临时对象创建中受到很大影响，但它确实很好。

import numpy as np
c = np.array([1,3,2,2])
p = np.cumsum(c)
i = np.zeros(p[-1],np.int)
np.add.at(i, p[:-1], 1)
print np.cumsum(i)