Question

如果numpy中存在一个函数，它计算沿着所选轴的3d数组中连续数字的最大长度？

我为1d数组创建了这样的函数（函数的原型是 max_repeated_number（array_1d，number））：

>>> import numpy
>>> a = numpy.array([0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0])
>>> b = max_repeated_number(a, 1)
>>> b
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我想将它应用于沿轴= 0的3d数组。

我做了以下维度的三维数组（A，B，C）：

result_array = numpy.array([])
for i in range(B):    
     for j in range(C):
          result_array[i,j] = max_repeated_number(my_3d_array[:,i,j],1)

但由于循环，计算时间很长。我知道需要避免python中的循环。

如果有没有循环的方法吗？

感谢。

PS：这是max_repeated_number（1d_array，number）的代码：

def max_repeated_number(array_1d,number):
    previous=-1
    nb_max=0
    nb=0
    for i in range(len(array_1d)):
        if array_1d[i]==number:
            if array_1d[i]!=previous:
                nb=1
            else:
                nb+=1
        else:
            nb=0

        if nb>nb_max:
            nb_max=nb

        previous=array_1d[i]
    return nb_max

Answer 1

您可以使用以下内容调整the solution explained here任何ndarray案例：

def max_consec_elem_ndarray(a, axis=-1):
    def f(a):
        return max(sum(1 for i in g) for k,g in groupby(a))
    new_shape = list(a.shape)
    new_shape.pop(axis)
    a = a.swapaxes(axis, -1).reshape(-1, a.shape[axis])
    ans = np.zeros(np.prod(a.shape[:-1]))
    for i, v in enumerate(a):
        ans[i] = f(v)
    return ans.reshape(new_shape)

示例：

a = np.array([[[[1,2,3,4],
                [1,3,5,4],
                [4,5,6,4]],
               [[1,2,4,4],
                [4,5,3,4],
                [4,4,6,4]]],

              [[[1,2,3,4],
                [1,3,5,4],
                [0,5,6,4]],
               [[1,2,4,4],
                [4,0,3,4],
                [4,4,0,4]]]])

print(max_consec_elem_ndarray(a, axis=2))
#[[[ 2.  1.  1.  3.]
#  [ 2.  1.  1.  3.]]
# 
# [[ 2.  1.  1.  3.]
#  [ 2.  1.  1.  3.]]]

Answer 2

Finnaly，我在C中创建了一个函数（带循环）然后我从Python调用它。它工作得非常快！

Python：沿所选轴的3D阵列中连续数字的最大长度

2 个答案: