使用 NumPy 索引数组对 Python 列表进行切片——有什么快速方法吗？

我有一个常规的list called a，以及一个 NumPy 索引数组b.
（不，我不可能转换a到 NumPy 数组。）

有什么方法可以达到与“相同的效果”a[b]“有效？需要明确的是，这意味着我不想提取每个人int in b由于其性能影响。

（是的，这是我的代码中的瓶颈。这就是我首先使用 NumPy 数组的原因。）

a = list(range(1000000))
b = np.random.randint(0, len(a), 10000)

%timeit np.array(a)[b]
10 loops, best of 3: 84.8 ms per loop

%timeit [a[x] for x in b]
100 loops, best of 3: 2.93 ms per loop

%timeit operator.itemgetter(*b)(a)
1000 loops, best of 3: 1.86 ms per loop

%timeit np.take(a, b)
10 loops, best of 3: 91.3 ms per loop

我对numpy.take()但这远非最佳。我也尝试了一些 Numba 解决方案，它们的时间相似——大约 92 毫秒。

因此，简单的列表理解与这里的最佳理解相去不远，但是operator.itemgetter()获胜，至少对于这些数量级的输入大小而言。