दो सुन्न सरणियों का इंटरव्यू

Question 1

मान लें कि निम्न सरणियाँ दी गई हैं:

a = array([1,3,5])
b = array([2,4,6])

कोई उन्हें कुशलतापूर्वक कैसे इंटरव्यू देगा ताकि किसी को इस तरह से तीसरा एरे मिल जाए

c = array([1,2,3,4,5,6])

यह माना जा सकता है कि length(a)==length(b)।

Question 2

मुझे जोश का जवाब पसंद है। मैं सिर्फ एक अधिक सांसारिक जोड़ना चाहता था, हमेशा की तरह, और थोड़ा अधिक क्रिया समाधान। मुझे नहीं पता कि कौन अधिक कुशल है। मुझे उम्मीद है कि उनका भी इसी तरह का प्रदर्शन होगा।

import numpy as np
a = np.array([1,3,5])
b = np.array([2,4,6])

c = np.empty((a.size + b.size,), dtype=a.dtype)
c[0::2] = a
c[1::2] = b

Question 3

मैंने सोचा कि प्रदर्शन के संदर्भ में समाधान कैसे किए गए हैं, इसकी जाँच करना सार्थक हो सकता है। और यह परिणाम है:

यह स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि सबसे उत्कीर्ण और स्वीकृत उत्तर (पॉल्स उत्तर) भी सबसे तेज विकल्प है।

कोड अन्य उत्तरों से लिया गया था और दूसरे प्रश्नोत्तर से :

# Setup
import numpy as np

def Paul(a, b):
    c = np.empty((a.size + b.size,), dtype=a.dtype)
    c[0::2] = a
    c[1::2] = b
    return c

def JoshAdel(a, b):
    return np.vstack((a,b)).reshape((-1,),order='F')

def xioxox(a, b):
    return np.ravel(np.column_stack((a,b)))

def Benjamin(a, b):
    return np.vstack((a,b)).ravel([-1])

def andersonvom(a, b):
    return np.hstack( zip(a,b) )

def bhanukiran(a, b):
    return np.dstack((a,b)).flatten()

def Tai(a, b):
    return np.insert(b, obj=range(a.shape[0]), values=a)

def Will(a, b):
    return np.ravel((a,b), order='F')

# Timing setup
timings = {Paul: [], JoshAdel: [], xioxox: [], Benjamin: [], andersonvom: [], bhanukiran: [], Tai: [], Will: []}
sizes = [2**i for i in range(1, 20, 2)]

# Timing
for size in sizes:
    func_input1 = np.random.random(size=size)
    func_input2 = np.random.random(size=size)
    for func in timings:
        res = %timeit -o func(func_input1, func_input2)
        timings[func].append(res)

%matplotlib notebook

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure(1)
ax = plt.subplot(111)

for func in timings:
    ax.plot(sizes, 
            [time.best for time in timings[func]], 
            label=func.__name__)  # you could also use "func.__name__" here instead
ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')
ax.set_xlabel('size')
ax.set_ylabel('time [seconds]')
ax.grid(which='both')
ax.legend()
plt.tight_layout()

यदि आपके पास सुंबा उपलब्ध है तो आप एक फ़ंक्शन बनाने के लिए भी इसका उपयोग कर सकते हैं:

import numba as nb

@nb.njit
def numba_interweave(arr1, arr2):
    res = np.empty(arr1.size + arr2.size, dtype=arr1.dtype)
    for idx, (item1, item2) in enumerate(zip(arr1, arr2)):
        res[idx*2] = item1
        res[idx*2+1] = item2
    return res

यह अन्य विकल्पों की तुलना में थोड़ा तेज़ हो सकता है:

Question 4

यहाँ एक लाइनर है:

c = numpy.vstack((a,b)).reshape((-1,),order='F')

Question 5

यहाँ पिछले कुछ की तुलना में एक सरल जवाब है

import numpy as np
a = np.array([1,3,5])
b = np.array([2,4,6])
inter = np.ravel(np.column_stack((a,b)))

इसके बाद interइसमें शामिल हैं:

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

यह उत्तर भी मामूली रूप से तेज प्रतीत होता है:

In [4]: %timeit np.ravel(np.column_stack((a,b)))
100000 loops, best of 3: 6.31 µs per loop

In [8]: %timeit np.ravel(np.dstack((a,b)))
100000 loops, best of 3: 7.14 µs per loop

In [11]: %timeit np.vstack((a,b)).ravel([-1])
100000 loops, best of 3: 7.08 µs per loop

Question 6

यह दो सरणियों को इंटरलेव / इंटरले करेगा और मेरा मानना है कि यह काफी पठनीय है:

a = np.array([1,3,5])      #=> array([1, 3, 5])
b = np.array([2,4,6])      #=> array([2, 4, 6])
c = np.hstack( zip(a,b) )  #=> array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

Question 7

शायद यह @ जोशेल के समाधान से अधिक पठनीय है:

c = numpy.vstack((a,b)).ravel([-1])

Question 8

@ Xioxox का उत्तर सुधारना:

import numpy as np
a = np.array([1,3,5])
b = np.array([2,4,6])
inter = np.ravel((a,b), order='F')

Question 9

vstack यकीन है कि एक विकल्प है, लेकिन आपके मामले के लिए अधिक सीधा समाधान विकल्प हो सकता है hstack

>>> a = array([1,3,5])
>>> b = array([2,4,6])
>>> hstack((a,b)) #remember it is a tuple of arrays that this function swallows in.
>>> array([1, 3, 5, 2, 4, 6])
>>> sort(hstack((a,b)))
>>> array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

और अधिक महत्वपूर्ण यह की मनमानी आकार के लिए काम करता है aऔरb

इसके अलावा, आप बाहर की कोशिश करना चाहते हो सकता है dstack

>>> a = array([1,3,5])
>>> b = array([2,4,6])
>>> dstack((a,b)).flatten()
>>> array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

अब आपके पास विकल्प हैं!

Question 10

एक और एक लाइनर: np.vstack((a,b)).T.ravel()
एक और:np.stack((a,b),1).ravel()

Question 11

एक भी कोशिश कर सकते हैं np.insert। ( इंटरलेव सुपीरियर एरेज़ से हल किया गया )

import numpy as np
a = np.array([1,3,5])
b = np.array([2,4,6])
np.insert(b, obj=range(a.shape[0]), values=a)

कृपया देखें documentationऔर tutorialअधिक जानकारी के लिए।

Question 12

मुझे ऐसा करने की आवश्यकता थी लेकिन किसी भी धुरी पर बहुआयामी सरणियों के साथ। यहाँ उस प्रभाव के लिए एक त्वरित सामान्य उद्देश्य कार्य है। इसमें एक ही कॉल हस्ताक्षर है np.concatenate, सिवाय इसके कि सभी इनपुट सरणियों का आकार बिल्कुल एक जैसा होना चाहिए ।

import numpy as np

def interleave(arrays, axis=0, out=None):
    shape = list(np.asanyarray(arrays[0]).shape)
    if axis < 0:
        axis += len(shape)
    assert 0 <= axis < len(shape), "'axis' is out of bounds"
    if out is not None:
        out = out.reshape(shape[:axis+1] + [len(arrays)] + shape[axis+1:])
    shape[axis] = -1
    return np.stack(arrays, axis=axis+1, out=out).reshape(shape)