Python/Numpy：向量化二维数组中的重复行插入

Question

是否可以向量化行的插入？

我有一个大的 2D numpy 数组 arr（下图）和一个列表 indices。对于 indices 中 arr 的每个索引，我想将该索引处的行插入同一索引处的 arr 行 5 次。

indices = [2, 4, 5, 9, 11, 12, 16, 18, 19]

目前我只是遍历所有索引并插入新行。这种方法对于包含数千行的大型列表来说速度很慢，因此出于性能原因，我想知道是否可以对这种多点平铺类型插入进行矢量化？

arr = [       
        [' ', ' ', 'd'],
        [' ', 'd', ' '],
        [' ', 'd', 'd'],    # <-- reinsert arr[2] here 5 times
        ['d', ' ', ' '],
        ['d', ' ', 'd'],    # <-- reinsert arr[4] here 5 times
        ['d', 'd', ' '],    # <-- reinsert arr[5] here 5 times
        ['d', 'd', 'd'],
        [' ', ' ', 'e'],
        [' ', 'e', ' '],
        [' ', 'e', 'e'],    # <-- reinsert arr[9] here 5 times
        ['e', ' ', ' '],
        ['e', ' ', 'e'],    # <-- reinsert arr[11] here 5 times
        ['e', 'e', ' '],    # <-- reinsert arr[12] here 5 times
        ['e', 'e', 'e'],
        [' ', ' ', 'f'],
        [' ', 'f', ' '],
        [' ', 'f', 'f'],    # <-- reinsert arr[16] here 5 times
        ['f', ' ', ' '],
        ['f', ' ', 'f'],    # <-- reinsert arr[18] here 5 times
        ['f', 'f', ' ']     # <-- reinsert arr[19] here 5 times
    ]

首次插入所需结果的示例：

arr = [       
        [' ', ' ', 'd'],
        [' ', 'd', ' '],
        [' ', 'd', 'd'],    # <-- arr[2]
        [' ', 'd', 'd'],    # <-- new insert
        [' ', 'd', 'd'],    # <-- new insert
        [' ', 'd', 'd'],    # <-- new insert
        [' ', 'd', 'd'],    # <-- new insert
        [' ', 'd', 'd'],    # <-- new insert
        ['d', ' ', ' ']
        #...
      ]

Answer 1

您可以为此使用 np.repeat：

indices = [2, 4, 5, 9, 11, 12, 16, 18, 19]
rpt = np.ones(len(arr), dtype=int)
rpt[indices] = 5

np.repeat(arr, rpt, axis=0)

Python/Numpy：向量化二维数组中的重复行插入

Python/Numpy: Vectorizing repeated row insertion in a 2D array

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