我有一个值的一维数组,它应该是单调的(比如减少),但随机区域的值会随着索引而增加。
我需要一个数组,其中每个区域都替换为它前面的值,以便对结果数组进行排序。
所以如果给定的数组是:
a = np.array([10.0, 9.5, 8.0, 7.2, 7.8, 8.0, 7.0, 5.0, 3.0, 2.5, 3.0, 2.0])
我希望结果是
b = np.array([10.0, 9.5, 8.0, 7.2, 7.2, 7.2, 7.0, 5.0, 3.0, 2.5, 2.5, 2.0])
这是一个图形表示:
我知道如何使用Python循环实现它,但是有没有办法用NumPy机器来实现呢?
为清晰起见,Python代码:
b = np.array(a)
for i in range(1, b.size):
if b[i] > b[i-1]:
b[i] = b[i-1]
答案 0 :(得分:18)
您可以使用np.minimum.accumulate
在数组中移动时收集最小值:
>>> np.minimum.accumulate(a)
array([ 10. , 9.5, 8. , 7.2, 7.2, 7.2, 7. , 5. , 3. ,
2.5, 2.5, 2. ])
在数组中的每个元素处,此函数返回到目前为止看到的最小值。
如果您希望数组增加单调,则可以使用np.maximum.accumulate
。
NumPy中的许多其他通用函数都有accumulate
方法来模拟循环数组,将函数应用于每个元素并将返回值收集到相同大小的数组中。