在numpy中生成缩小范围的1d数组

Question

我想像numpy一样生成一维数组：

In [181]: np.concatenate((np.arange(1, 4), np.arange(2, 4), np.arange(3, 4)))
Out[181]: array([1, 2, 3, 2, 3, 3])

在更大范围内，以伪代码：

concatenate(1:n, 2:n, 3:n, ..., n:n)

是否有在numpy和/或pandas中执行此操作的矢量化方法？

Answer 1

>>> np.triu_indices(4, 1)[1]
array([1, 2, 3, 2, 3, 3])

（正如@SaulloCastro指出的那样，我没有像我在原始的，接受的答案中那样使用各种索引到网格网魔法。）

Answer 2

我不知道以矢量化的方式做到这一点，但你总是可以用这样的方式生成它：

def createSweetRange(n):
    for i in xrange(1, n):
        for j in xrange(i, n):
            yield j