概述
你可以利用NumPy数组的元素加法能力:
In [5]: import numpy as np
In [6]: t = np.array([4, 5, 0, 7, 1, 6, 8, 3, 2, 9])
In [7]: t + np.r_[t[1:],t[0]]
Out[7]: array([ 9, 5, 7, 8, 7, 14, 11, 5, 11, 13])
np.r_是将序列连接在一起以形成新的numpy数组的一种方法.正如我们将在下面看到的,在这种情况下,事实并非如此.
另一种可能性是:
In [10]: t + np.roll(t,-1)
Out[10]: array([ 9, 5, 7, 8, 7, 14, 11, 5, 11, 13])
使用np.roll看起来明显更快:
In [11]: timeit t + np.roll(t,-1)
100000 loops, best of 3: 17.2 us per loop
In [12]: timeit t + np.r_[t[1:],t[0]]
10000 loops, best of 3: 35.5 us per loop
最后
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