重复连续数字的范围

Question

我想创建一个范围（例如（1,5））的数字并重复一些（例如4）：

[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]

一种方法是写：

list(itertools.chain(*([x] * 4 for x in range(1, 5))))

或类似地：

list(itertools.chain(*(itertools.repeat(x, 4) for x in range(1, 5))))

然而，有一个平坦的步骤，可以避免。

是否有更多的pythonic或更紧凑的版本来生成这样的序列？

Answer 1

您可以改为使用列表理解。

l = [i for i in range(1, 5) for _ in range(4)]

输出

[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]

Answer 2

您的解决方案没有错。但您可以使用chain.from_iterable来避免解包步骤。

否则，如果您乐意使用第三方库，我唯一的其他推荐是NumPy。

from itertools import chain, repeat
import numpy as np

# list solution
res = list(chain.from_iterable(repeat(i, 4) for i in range(1, 5)))

# NumPy solution
arr = np.repeat(np.arange(1, 5), 4)

Answer 3

试试这个，

range(1,5)*4 # if you don't consider order
sorted(range(1,5)*4) # for ordered seq

更新了效果。

Mihai Alexandru-Ionut答案：

%timeit [i for i in range(1, 5) for _ in range(4)]

1000000 loops, best of 3: 1.91 µs per loop

jpp回答：

%timeit list(chain.from_iterable(repeat(i, 4) for i in range(1, 5)))

100000 loops, best of 3: 2.12 µs per loop

%timeit np.repeat(np.arange(1, 5), 4)

1000000 loops, best of 3: 1.68 µs per loop

Rory Daulton回答：

%timeit [n for n in range(1,5) for repeat in range(4)]

1000000 loops, best of 3: 1.9 µs per loop

jedwards回答：

%timeit list(i//4 for i in range(1*4, 5*4))

100000 loops, best of 3: 2.47 µs per loop

RoadRunner建议在评论部分：

%timeit for i in range(1, 5): lst.extend([i] * 4)

1000000 loops, best of 3: 1.46 µs per loop

我的回答：

%timeit sorted(range(1,5)*4)

1000000 loops, best of 3: 1.3 µs per loop

Answer 4

我认为chain + repeat可能是您最好的选择。话虽如此，

start = 1
stop = 5
repeat = 4

x = list(i//repeat for i in range(start*repeat, stop*repeat))

print(x)

应该有效（至少是积极的args）。

Answer 5

我非常喜欢简单易懂的代码。有了这个哲学，我会用

[n for n in range(1,5) for repeat in range(4)]

Answer 6

我只是想提一下，extend也可能是一个选项。也许没有单线列表理解那么漂亮，但是当buckets增加的大小时它会表现得更好

def listExtend():
    a = []
    for i in range(1,5):
        a.extend([i]*4)
    return a


def listComprehension():
    return [[i,x] for i in range(1, 5) for x in range(4)]


import timeit
print(timeit.timeit(stmt="listComprehension()", setup="from __main__ import listComprehension", number=10**7))
print(timeit.timeit(stmt="listExtend()", setup="from __main__ import listExtend", number=10**7))
14.2532608
8.78004566

Answer 7

一个选项（尽管它需要安装软件包）将为itertation_utilities.replicate：

>>> from iteration_utilities import replicate
>>> list(replicate(range(1, 5), 4))
[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]

如果您不想安装该软件包，则replicate函数本质上等效于此函数：

from itertools import repeat

def replicate(items, repeats):
    for item in items:
        for _ in repeat(None, repeats):
            yield item

仅在您对性能感兴趣的情况下，我对建议的几种（并非全部）替代产品做了一些微基准测试：

如您所见，NumPy和iteration_utilities方法是 最快，而其他所有方法都差不多快。

有趣的是，在其他方法中，list.extend方法最快，而（我的）自定义生成器最慢。我没想到。

下面是复制基准的代码：

from iteration_utilities import replicate
from itertools import chain, repeat
import numpy as np

def replicate_generator_impl(upper):
    for item in range(1, upper):
        for _ in repeat(None, 4):
            yield item

def replicate_generator(upper):
    return list(replicate_generator_impl(upper))

def iteration_utilities_replicate(upper):
    return list(replicate(range(1, upper), 4))

def double_comprehension(upper):
    return [i for i in range(1, upper) for _ in range(4)]

def itertools_chain(upper):
    return list(chain(*([x] * 4 for x in range(1, upper))))

def itertools_chain_from_iterable(upper):
    return list(chain.from_iterable(repeat(i, 4) for i in range(1, upper)))

def extend(upper):
    a = []
    for i in range(1, upper):
        a.extend([i] * 4)
    return a

def numpy_repeat(upper):
    return np.repeat(np.arange(1, upper), 4)

from simple_benchmark import benchmark

funcs = [replicate_generator, iteration_utilities_replicate, double_comprehension, itertools_chain, itertools_chain_from_iterable, extend, numpy_repeat]
arguments = {2**i: 2**i for i in range(1, 15)}
b = benchmark(funcs, arguments, argument_name='size')
b.plot()

如果您想知道没有NumPy方法的情况会如何：

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免责声明：我是iteration_utilities和simple_benchmark的作者。