阈值numpy数组,找到窗口

时间:2019-01-08 10:05:11

标签: python arrays numpy

输入数据是2D数组(时间戳,值)对,按时间戳排序:

np.array([[50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66],
          [ 2,  3,  5,  6,  4,  2,  1,  2,  3,  4,  5,  4,  3,  2,  1,  2,  3]])

我想找到值超过阈值(例如> = 4)的时间窗口。似乎我可以使用布尔条件来处理阈值部分,并使用np.extract()映射回时间戳:

>>> a[1] >= 4
array([False, False,  True,  True,  True, False, False, False, False,
        True,  True,  True, False, False, False, False, False])

>>> np.extract(a[1] >= 4, a[0])
array([52, 53, 54, 59, 60, 61])

但是从那以后,我需要与阈值(即[[52, 54], [59, 61]])匹配的每个窗口的第一个和最后一个时间戳,这是我无法找到正确方法的地方。

2 个答案:

答案 0 :(得分:6)

这是一种方法:

# Create a mask
In [42]: mask = (a[1] >= 4)
# find indice of start and end of the threshold 
In [43]: ind = np.where(np.diff(mask))[0]
# add 1 to starting indices
In [44]: ind[::2] += 1
# find and reshape the result
In [45]: result = a[0][ind].reshape(-1, 2)

In [46]: result
Out[46]: 
array([[52, 54],
       [59, 61]])

答案 1 :(得分:1)

拥有array([52, 53, 54, 59, 60, 61])后,您可以按照以下方式使用numpy.split

a = np.array([52,53,54,59,60,61])
b = list(a)
indices = [inx for inx,j in enumerate([i[1]-i[0] for i in zip(b,b[1:])]) if j>1]
suba = np.split(a,indices)
print(suba) #prints [array([52, 53]), array([54, 59, 60, 61])]

请注意,您应该将起点作为numpy.split的第二个参数输入-在此示例中,索引为[2](具有一个值的列表)