import  numpy as np
import time
# 辅助索引有序矩阵re_index=np.repeat([[i for i in range(10001)]],10001,0)
# 将real_data按照real_index此索引排好
real_index=[i for i in range(10000)]
# real_index=[1,3,0,2,4]np.random.shuffle(real_index)
real_data=[i for i in range(10000)]
# real_data=[10,2,7,8,90]
start = time.time()
# 取辅助矩阵
re_index_=re_index[:len(real_index),:len(real_index)]
# 制作索引生成bool 索引矩阵
real_index_=np.repeat([real_index],len(real_index),0).T
real_index_bool=real_index_==re_index_
# 制作数据矩阵
real_data_=np.repeat([real_data],len(real_data),0).T
# 合并排序
res=real_data_*real_index_bool
res=np.sum(res,0)
print(res)print(time.time()-start)
res=[]
for i in real_index:res.append(real_data[i])
print(time.time()-start)if __name__ == '__main__':print()

不用for 也能实现按照某索引排好某序列相关推荐

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