我正在使用Python，我需要找到執行以下任務的最有效方法。

任務：給定零和一的任何一維數組v，用k> = 0表示v的所有一維的子序列數。

我需要從v獲得一個二維數組w，使得：

1)shape(w)=(k，len(v))，

2)對于每一個i = 1，..，k，“ w”的第i行是一個全零的數組，但v的所有第i個子序列除外。

讓我舉個例子：假設$ v $是數組

v=[0,1,1,0,0,1,0,1,1,1]

然后k = 3并且w應該是數組

w=[[0,1,1,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1]]

可以編寫代碼以多種方式執行此任務，例如：

import numpy as np

start=[]

end=[]

for ii in range(len(v)-1):

if (v[ii:ii+2]==[0,1]).all():

start.append(ii)

if (v[ii:ii+2]==[1,0]).all():

end.append(ii)

if len(start)>len(end):

end.append(len(v)-1)

w=np.zeros((len(start),len(v)))

for jj in range(len(start)):

w[jj,start[jj]+1:end[jj]+1]=np.ones(end[jj]-start[jj])

但是我需要在非常大的數組v上執行此任務，并且此任務是函數的一部分，然后將其進行最小化..因此，我需要它盡可能高效和快速。

因此，總而言之，我的問題是：用Python執行計算的最有效方法是什么？

參考方案

這是一種矢量化方式-

def expand_islands2D(v):

# Get start, stop of 1s islands

v1 = np.r_[0,v,0]

idx = np.flatnonzero(v1[:-1] != v1[1:])

s0,s1 = idx[::2],idx[1::2]

# Initialize 1D id array of size same as expected o/p and has

# starts and stops assigned as 1s and -1s, so that a final cumsum

# gives us the desired o/p

N,M = len(s0),len(v)

out = np.zeros(N*M,dtype=int)

# Setup starts with 1s

r = np.arange(N)*M

out[s0+r] = 1

# Setup stops with -1s

if s1[-1] == M:

out[s1[:-1]+r[:-1]] = -1

else:

out[s1+r] = -1

# Final cumsum on ID array

out2D = out.cumsum().reshape(N,-1)

return N, out2D

樣品運行-

In [105]: v

Out[105]: array([0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1])

In [106]: k,out2D = expand_islands2D(v)

In [107]: k # number of islands

Out[107]: 3

In [108]: out2D # 2d output with 1s islands on different rows

Out[108]:

array([[0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]])

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總結

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