我有一个数字序列，我想以不规则的间隔插入到一个更大的数组中:
dates = np.zeros(15)
pattern = np.arange(3) + 1
starts = [2, 6, 11]
for start in starts:
dates[start:start + pattern.size] = pattern
> [0 0 1 2 3 0 1 2 3 0 0 1 2 3 0]
我必须在大型 (10K+) 数组上执行这么多 (100M+) 次，所以我正在寻找一种通过广播或其他有效方法来执行此操作的方法，从而避免 for 循环。如果有帮助，模式将始终是一个范围。
请您参考如下方法:
我们可以利用 np.lib.stride_tricks.as_strided基于 scikit-image's view_as_windows将滑动窗口 View 获取到输出数组中，从而将新值分配给它。这将非常有效，因为我们正在处理 View ，没有生成显式索引并且分配是矢量化和广播的。
实现看起来像这样-
from skimage.util.shape import view_as_windows
view_as_windows(dates,pattern.size)[starts] = pattern
