Question

我有一个numpy数组：

>>> n1 = np.array([1, 1, 2, 1, 4, 5, 3, 8, 2, 9, 9])

从这一点开始，我可以在下一个较低的数字开始之前，从开头到最高值得到元素的数量，如下所示：

>>> wherediff = np.where(n1[1:]-n1[:-1] < 0)
>>> wherediff = wherediff[0] + 1
>>> wherediff
array([3, 6, 8])

我可以在这个数组的开头插入一个0：

>>> wherediff = np.insert(wherediff, 0, 0)
>>> wherediff
array([0, 3, 6, 8])

我可以得到每个连续值之间的元素数量：

>>> sum_vals = np.abs(wherediff[1:] - wherediff[:-1])
>>> sum_vals
array([3, 3, 2])

现在，我想生成另一个具有以下属性的numpy数组：

对于0到2的元素，我想要值1（1的数量是sum_vals[0]，我希望它位于range(wherediff[0], wherediff[1])
对于元素3到5（包括3和5），我想要值2（2的数量是sumvals[1]，我希望它位于range(wherediff[1], wherediff[2])
对于元素6到7（含），我想要值3
对于最后一个元素，我想要值4

我试过了：

>>> n3 = []
>>> for i in range(1, wherediff.shape[0]):
...     s1 = set(range(wherediff[i]))
...     s2 = set(range(wherediff[i-1]))
...     s3 = np.setdiff1d(s1, s2)[0]
...     n3.append(np.repeat(i, len(s3)))

以为我稍后会切换到一个数组，但setdiff1d函数没有按预期执行。它正在这样做：

>>> for i in range(1, wherediff.shape[0]):
...     s1 = set(range(wherediff[i]))
...     s2 = set(range(wherediff[i-1]))
...     s3 = np.setdiff1d(s1, s2)[0]
...     print(s3)
...
set([0, 1, 2])
set([0, 1, 2, 3, 4, 5])
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

而我想要;

有什么想法吗？

Answer 1

跳过所有setdiff1d内容和索引操作，并使用一组布尔值：

flags = n1[1:] < n1[:-1]
flags = np.insert(flags, 0, True)

result = np.cumsum(flags)

cumsum为每个True的总和加1，所以一次为第一个元素，每次n1的元素小于前一个元素。

Answer 2

如果你使用的是原生的python集，你也可以在没有numpy的情况下进行diff操作：

wherediff = np.array([0, 3, 6, 8])

for i in range(1, wherediff.shape[0]):
    s1 = set(range(wherediff[i]))
    s2 = set(range(wherediff[i-1]))
    s3 = np.array(list(s1 - s2))
    print(s3)

如果你想在numpy中做所有事情，那就是这样：

for i in range(1, wherediff.shape[0]):
    s1 = np.array(range(wherediff[i]))
    s2 = np.array(range(wherediff[i-1]))
    s3 = s3 = np.setdiff1d(s1, s2)
    print(s3)

请注意，您可以在此使用assume_unique=True ...

Python：使用setdiff分配给numpy数组

2 个答案: