Question

我需要将所有元素从第一个列表放置到第二个列表的第k个位置。其中k = 0,1,2...和n是单个数字。目前，我正在执行此操作（使用numpy）

#create numpy array
positionList = np.array([])

positions = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

epochs = np.array([10, 11, 12])

for pos,epoch in zip(positions,epochs):
    position = np.insert(pos,0,epoch)

    if len(positionList) > 0:
        positionList = np.concatenate((positionList,position)) 
    else:
        positionList = position

positionList = np.around(positionList,1).tolist()
#expected output [10, 1, 2, 3, 11, 4, 5, 6, 12, 7, 8, 9]

位置为2D。我正在尝试找到最有效的方式（时间和空间）来使用numpy进行此操作。

注意：以上代码确实有效。我只是想提高效率。

Answer 1

只需使用np.concatenate()的axis参数：

import numpy as np


positions = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
epochs = np.array([10, 11, 12])
print(np.concatenate([epochs[..., None], positions], axis=1).ravel())
# [10  1  2  3 11  4  5  6 12  7  8  9]

编写此代码时不会损坏循环。

Answer 2

如果您输入的实际上是两个list，则无需在此处使用NumPy：

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
b = [10, 11, 12]

print([z for x, y in zip(b, a) for z in [x] + y])
# [10, 1, 2, 3, 11, 4, 5, 6, 12, 7, 8, 9]
%timeit [z for x, y in zip(b, a) for z in [x] + y]
# 1000000 loops, best of 3: 1.04 µs per loop

或者，如果a是平坦的，并且您每个n元素都指定了中断：

n = 3
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
b = [10, 11, 12]

print([z for x, y in zip(b, zip(*[iter(a)] * n)) for z in (x,) + y])
# [10, 1, 2, 3, 11, 4, 5, 6, 12, 7, 8, 9]
%timeit [z for x, y in zip(b, zip(*[iter(a)] * n)) for z in (x,) + y]
# 1000000 loops, best of 3: 1.31 µs per loop

为了进行比较，这是基于NumPy的解决方案：

import numpy as np


a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.array([10, 11, 12])
print(np.concatenate([b[..., None], a], axis=1).ravel().tolist())
# [10, 1, 2, 3, 11, 4, 5, 6, 12, 7, 8, 9]
%timeit np.concatenate([b[..., None], a], axis=1).ravel().tolist()
# 100000 loops, best of 3: 2.43 µs per loop

这些表明，至少对于您的输入而言，基于Python list的解决方案实际上比诉诸NumPy更快。

有没有一种方法可以将列表中的元素插入第二个列表中的第k个位置？

2 个答案: