Question

我正在寻找一种快速，计算效率高的方式来在矩阵中计算矩阵中心具有“1”的非间断序列“1”的长度（例如列在下面的例子中为5）。在下面的示例代码中 - 期望的答案是3,4,5,6。我的实际矩阵的行和列有很多倍，所以我特别想找到一种以计算有效的方式执行此操作的方法。任何建议都非常感激。

from numpy import *
a = array([0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0])
a=a.reshape(4,9)

Answer 1

当一半或两半可能充满1s或0s时，忽略边界情况，这里有一种方法，使用slicing选择两半，然后argmin()到检测从1到0 -

的转变

# Get middle col ID
n = (a.shape[1]+1)//2

# Get non-interrupted length from middle col to left and right and add up
lens = a[:,n:].argmin(1)+a[:,n-1::-1].argmin(1)

包括边界案例可能涉及使用if-else串来检查来自argmin的那些索引是否确实是0。

示例运行 -

In [60]: a
Out[60]: 
array([[0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1],
       [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0]])

In [61]: n = (a.shape[1]+1)//2

In [62]: a[:,n:].argmin(1)+a[:,n-1::-1].argmin(1)
Out[62]: array([3, 4, 5, 6])

Numpy - 计算矩阵

1 个答案: