python - 获取 NumPy 数组(或列表)的 "slices"长度而不实际切片

Question

假设我有一个 NumPy 数组 arr 就像

array([5, 3, 0, 5, 7, 6, 5, 9, 0, 6])

以及另一个数组中的一些包含索引，inds，

array([3, 6])

我想生成一个具有arr子数组长度的数组我用inds<分割我的数组。所以在这种情况下，我的结果将是 [3, 3, 4]。

<小时/>

我知道我可以使用np.split来做

>>> np.split(arr, inds)
[array([5, 3, 0]), array([5, 7, 6]), array([5, 9, 0, 6])]

并映射size()以从那里获得[3, 3, 4]的正确结果，但这实际上似乎是不必要的成本考虑到我只是使用子数组的大小，因此拆分数组 - 该信息显然无需拆分(从索引)即可获得，但如何有效地使用它？

Answer 1

一种方法是连接索引数组两侧的端点(0 和数组的长度)，然后使用微分来获取间隔长度 -

np.diff(np.concatenate(([0], inds, [arr.size])))

更短的替代方案 -

np.diff(np.r_[0, inds, arr.size])

为了提高性能，我们可以使用一次性移位切片之间的差异来替换np.diff的差异 -

inds_ext = np.concatenate(([0], inds, [arr.size]))
out = inds_ext[1:] - inds_ext[:-1]