numpy快速切片

Question

在我的应用程序中，A和jj是扁平的一维numpy数组。jj没有严格的规则模式。我们可以用以下方法处理A的切片jj：

A = np.arange(10)
jj = np.array([3,5,6])
A[jj]

这被称为“花式切片”，并被告知要慢。有没有一种方法可以加快访问速度

^{pr2}$

这个例子不起作用，但是有另一种方法。slice命令是fast and attractive。有没有一种方法可以将jj-numpy-array转换成slice(jj)，同时又能提高效率？在

（内容是：在计算流体力学中建立一个可重复的变系数大系统矩阵）。谢谢你的提示！在

Answer 1

不幸的是，由于您没有固定的模式，没有比花哨的索引更好的方法了。这是唯一的办法。在

速度慢的原因是切片索引不会复制值，因为您可以创建具有所需步长的视图。对于不规则图案，只能复制数据。所以它会变慢。在