python - 提取比 numpy 数组大小更大的切片

Question

我想从 numpy 数组 A 中提取长度为 10 的切片，从索引 2 开始:

import numpy 

A = numpy.array([1,3,5,3,9])

def bigslice(A, begin_at, length):
    a = A[begin_at:begin_at + length]
    while len(a) + len(A) < length:
        a = numpy.concatenate((a,A))
    return numpy.concatenate((a, A[:length-len(a)]))

print bigslice(A, begin_at = 2, length = 10)
#[5,3,9,1,3,5,3,9,1,3]

这是正确的。但我正在寻找一种更有效的方法来做到这一点(尤其是当我最后会有数千个元素的数组时):我怀疑这里使用的 concatenate 重新创建了许多新的临时数组，那将是低效的。

如何更高效地做同样的事情？

Answer 1

由于您已经知道数组的中间部分(即整个数组的 n 次重复)，您可以使用 np.tile 简单地构造中间部分:

def cyclical_slice(A, start, length):
    arr_l = len(A)
    middle = np.tile(A, length // arr_l)

    return np.array([A[start:], middle, A[0:length - len(middle)]])