具有特定间隙的numpy范围[重复]答案

【问题标题】：numpy arange with specific gaps [duplicate]具有特定间隙的numpy范围[重复]
【发布时间】：2018-07-03 18:52:49
【问题描述】：

在 python3.x 中有没有更干净更好的方法来做

a = np.arange(1,4)
b = np.arange(5,10)
c = np.concatenate((a,b))

？所以结果是c = [1,2,3,5,6,7,8,9,10] 请注意，此示例中选择的数字是任意的！

【问题讨论】：

另一个带有计时的副本，stackoverflow.com/questions/37624798/…

标签： python arrays python-3.x numpy

【解决方案1】：

使用numpy.r_ 对象。

c = np.r_[1:4, 5:10]

我觉得以前可能有人问过这个问题

【讨论】：

【解决方案2】：

np.delete 似乎比np.r_ 快一点：

>>> from timeit import repeat
>>> import numpy as np
>>> 
>>> min(repeat('np.r_[1:4, 5:10]', globals=globals(), number=100000))
1.2129063629545271
>>> min(repeat('np.delete(np.arange(1, 10), 4)', globals=globals(), number=100000))
0.6783314400818199

...但不如 OP 的串联速度快

>>> min(repeat('np.concatenate((np.arange(1, 4), np.arange(5, 10)))', globals=globals(), number=100000))
0.1798924310132861

【讨论】：

讽刺的是，我认为最差的解决方案表现最好
r_ 很漂亮，但是开销很大；它真的是语法糖。它在内部使用arange 和concatenate。更多关于r_这里stackoverflow.com/questions/37743843/…

【解决方案3】：

根据您的具体用例，这样的事情也可以解决您的问题：

np.array([ x + (x>3) for x in range(1,9) ])

或者在纯 numpy 中：

a = np.arange(1, 9)
a += (a>3)  # or similar

但我只是为了完整起见才提到这一点。我很难想出一个好的解决方案。当然不是在一些奇怪而艰难的优化步骤之前。

但请记住，这种方法更通用，也可以用于比 (a>3) 更复杂的计算。

【讨论】：

【解决方案4】：

不是真的。使用一点信息论...

您在这里有两个独立的想法：序列和排除。当然，您可以编造一个多项式以相等的间隔显示这些值，但这不会更简单。

这很容易简化为以下两种解决方案之一：连接各个连续序列（您的帖子），或构建完整范围，但在使用前删除排除项。你可以用更短的符号来做，但没有什么在所有方面都“更好”。

【讨论】：