Question

例如：

pre_hold_list = [-2,0,0,-1,0,0,0,3,0,0]
hold_condition = lambda x:x != 0
output = np.hold(pre_hold_list, hold_condition)
[-2,-2,-2,-1,-1,-1,-1,3,3,3] #result of output

这里的条件是当前值不为零，该函数将保持满足该条件的值，直到下一个满足该条件的值为止（即，将保持-2，然后是-1，然后是3）。

搜索np.hold（）或np.step（）不会给我任何Google信息。

Answer 1

没关系，我编写了一个函数，该函数使用cumsum和diff的累加性质进行此操作。如果有改善的方法，请告诉我。

git rebase

编辑：我在解决方案和@Willem Van Onsem之间进行了性能检查，而我的时间非常短。

--amend

Answer 2

您可以在此处使用cumsum(..) [numpy-doc]和diff() [numpy-doc]来技巧：

import numpy as np

def hold(iterable, condition):
    cond = np.array(condition)
    vals = np.array(iterable)
    a = vals * cond
    a[cond] = np.diff(np.hstack(((0,), a[cond])))
    return a.cumsum()

第一个参数是包含元素的iterable，第二个参数condition是与布尔值相同长度的可迭代对象。

例如：

>>> a
array([-2,  0,  0, -1,  0,  0,  0,  3,  0,  0])
>>> hold(a, a != 0)
array([-2, -2, -2, -1, -1, -1, -1,  3,  3,  3])
>>> hold(a, a != 0)
array([-2, -2, -2, -1, -1, -1, -1,  3,  3,  3])

该功能的工作原理如下。此外，我们还制作了两个可迭代对象的副本（如果尚不可行，请将其转换为numpy数组）。如果这些是numpy数组，则可以忽略。

接下来，我们执行元素乘法，以使条件不不为零的值保持不变。

接下来，我们计算条件成立的每个项目与下一个项目之间的差异，并将其设置为a。最后，我们可以使用a的累积总和，因为.diff()确保这将导致正确的重复。

在numpy中的条件函数之前是否存在保持值？

2 个答案: