我正在使用Python，我需要找到执行以下任务的最有效方法。
任务：给定零和一的任何一维数组v，用k> = 0表示v的所有一维的子序列数。
我需要从v获得一个二维数组w，使得：
1)shape(w)=(k，len(v))，
2)对于每一个i = 1，..，k，“ w”的第i行是一个全零的数组，但v的所有第i个子序列除外。
让我举个例子：假设$ v $是数组
v=[0,1,1,0,0,1,0,1,1,1]
然后k = 3并且w应该是数组
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]]
可以编写代码以多种方式执行此任务，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数组v上执行此任务，并且此任务是函数的一部分，然后将其进行最小化..因此，我需要它尽可能高效和快速。
因此，总而言之，我的问题是：用Python执行计算的最有效方法是什么？
参考方案
这是一种矢量化方式-
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
样品运行-
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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(二))
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