在1D数组中以不规则的间隔分配序列--Python / NumPy

Question

我有一系列数字，我想以不规则的间隔插入一个更大的数组：

dates = np.zeros(15)
pattern = np.arange(3) + 1
starts = [2, 6, 11]
for start in starts:
    dates[start:start + pattern.size] = pattern

> [0 0 1 2 3 0 1 2 3 0 0 1 2 3 0]

我必须在大型（10K +）阵列上做这么多（100M +）次，所以我正在寻找一种方法来做广告或其他有效的方法，避免for循环。如果有帮助，模式将始终是一个范围。

Answer 1

构造一个2D选择器数组以选择要使用dates修改的numpy.add.outer的索引，然后执行pattern到所选索引的广播分配：

dates[numpy.add.outer(starts, numpy.arange(len(pattern)))] = pattern

Answer 2

我们可以利用基于np.lib.stride_tricks.as_strided的scikit-image's view_as_windows将滑动窗口视图输入到输出数组中，从而将新值分配给它。这将是非常有效的，因为我们正在处理视图，没有生成显式索引，并且赋值是向量化和广播的。

实现看起来像这样 -

from skimage.util.shape import view_as_windows

view_as_windows(dates,pattern.size)[starts] = pattern

More info on use of as_strided based view_as_windows。