在numpy中比较和翻转相邻值

Question

我想比较（可能是多维的）bool numpy数组中的相邻值，这样如果一行中有相邻的True值，则只保留最左边的值，而其余的则保留被翻到False。例如：

Input:  [True, False, False, True]
Output: [True, False, False, True]

Input:  [True, True, False, True]
Output: [True, False, False, True]

Input:  [True, True, True, True]
Output: [True, False, False, False]

在NumPy，SciPy或TensorFlow中是否有一种有效（即矢量化）的方法？

Answer 1

您可以使用其移位版本计算数组的 logical_and ，如果两者都为真，则翻转值：

a[np.concatenate(([False], a[:-1])) & a] = False

测试：

a = np.array([True, True, True, True])
a[np.concatenate(([False], a[:-1])) & a] = False       
a
# array([ True, False, False, False], dtype=bool)

a = np.array([True, True, False, True])    
a[np.concatenate(([False], a[:-1])) & a] = False    
a
# array([ True, False, False,  True], dtype=bool)

a = np.array([True, False, False, True])
a[np.concatenate(([False], a[:-1])) & a] = False 
a
# array([ True, False, False,  True], dtype=bool)

Answer 2

对于一维阵列：

a = np.array([True, True, False, True])
b = np.diff(a)
a[1:] = np.logical_and(a[1:], b)

>>> a
array([ True, False, False,  True], dtype=bool)
>>>