Question

在我的应用程序中，A和jj被给出为平坦的1维numpy数组。 jj没有严格的规则模式。我们可以通过以下方式获得A的切片jj：

A = np.arange(10)
jj = np.array([3,5,6])
A[jj]

这被称为“花式切片”，并且被告知速度很慢。有没有办法通过类似

的方法来加快访问速度

A = np.arange(10)
jj = np.array([3,5,6])
ii = slice(jj)
A[ii]

此示例不起作用，但是也许还有另一种精益方法。 slice命令是fast and attractive。有没有办法将jj-numpy-array转换为slice(jj)并保持效率？

（Contex是：在具有可变系数的计算流体动力学中构建重复的大系统矩阵）。感谢您的提示！

Answer 1

不幸的是，由于您没有常规模式，因此没有比花哨的索引更好的方法了。这是唯一的方法。

之所以变慢，是因为切片索引不会复制该值，因为您可以创建具有所需步幅的视图。对于不规则模式，您只能复制数据。因此，它将变慢。