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[[1], [0, 3], [1], [3], [0], [2], [2], [0], [2], [2]]
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なるべく、機械命令で実行する部分を増やすために、numpyとpandasを使った方法です。
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numpyを使っているため、「0.4という値が0番目(a)・3番目(b)どちらにもあるので,同率ということで[0,3]という書き方」はやっていません。それをやると遅くなります。
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>>> import numpy as np
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>>> import pandas as pd
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>>>
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>>> a = np.array([0.4, 0.8, 2.3])
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>>> b = np.array([0.3, 0.6])
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>>> c = np.array([2, 2.1, 3.4, 4.4])
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>>> d = np.array([0.4, 0.7])
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>>>
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>>> abcd = [a, b, c, d]
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>>>
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>>> num_elements = sum([len(e) for e in abcd])
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>>> all_array = np.zeros(2 * num_elements).reshape(num_elements, 2)
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>>>
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>>> start = 0
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>>> for i, a in enumerate(abcd):
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... end = start + len(a)
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... all_array[start:end, 0] = a
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... all_array[start:end, 1] = i
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... start = end
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...
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>>> df = pd.DataFrame(all_array)
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>>> df.sort_values(0, inplace=True)
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>>> print(df)
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0 0.4 0.0
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9 0.4 3.0
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4 0.6 1.0
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6 2.1 2.0
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8 4.4 2.0
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>>> result1 = df[0].values
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>>> result2 = df[1].values.astype(int)
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>>> print(result1)
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[0.3 0.4 0.4 0.6 0.7 0.8 2. 2.1 2.3 3.4 4.4]
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>>> print(result2)
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[1 0 3 1 3 0 2 2 0 2 2]
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最初の回答よりは速いと思います。
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