Question

我试图找到一种创建此类列表的更快方法：

import numpy as np
values = [0,1,2]
repeat = [3,4,2]
list = np.empty(0, dtype=int)
for i in range(len(values)):
    list = np.append(list, np.full(repeat[i], values[i]))
print list

返回

[0 0 0 1 1 1 1 2 2]

有什么主意吗？谢谢

Answer 1

您可以使用本机python列表而不是numpy数组节省大量时间。当我使用timeit模块运行您的代码时，花了16.87秒。以下代码的代码为0.87。

list = []
for val, rep in zip(values, repeat):
    list.extend([val]*rep)

如果您随后使用list = np.array(list)将列表转换为numpy数组，则该时间最多为2.09秒。

当然，由于numpy is optimized for large amounts of data，这可能不适用于包含大量重复的非常长的值列表。在这种情况下，一种替代方法是同时进行所有内存分配，而不是连续加长数组（我相信covertly causes a copy to made会很慢）。下面的示例在4.44秒内完成。

list = np.empty(sum(repeat), dtype=int) #allocate the full length
i=0 #start the index at 0
for val, rep in zip (values, repeat):
    list[i:i+rep] = [val]*rep #replace the slice
    i+=rep #update the index

Answer 2

您可以尝试一下。对于每对值和长度，将值列表乘以长度。
您将获得列表列表

L = [[i]*j for i, j in zip(values, repeat)] 
print(L)

返回

[[0, 0, 0], [1, 1, 1, 1], [2, 2]]

比作一个简单的清单

flat_L = [item for sublist in L for item in sublist] 
print(flat_L)
[0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2]

Answer 3

我会这样：

a=[1,2,3]
b=[2,4,3]
x=[[y]*cnt_b for cnt_b,y in zip(b,a)]

输出：

[[1,1]，[2,2,2,2]，[3,3,3]]

Answer 4

In [8]: [i for i, j in zip(values, repeat) for _ in range(j)]
Out[8]: [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2]

在这里，我们正在压缩值，并与zip一起重复以使它们之间具有一对一的对应关系（例如[（0，3），（1，4），（2，2）]）。现在，在列表理解中，我将插入i或值，并在j的范围内循环以将其重复j次。

在Python中创建包含n个重复项列表的列表的数组

4 个答案: