Question

我有2个NumPy数组，如下所示：

import numpy as np
a = np.array([1, 4, 2, 6, 4, 4, 6, 2, 7, 6, 2, 8, 9, 3, 6, 3, 4, 4, 5, 8])
b = np.array([2, 8, 3, 9, 9, 9, 7, 5, 4, 8, 6, 5, 4, 4, 7, 2, 1, 1, 9, 9])

和2个常数：

c = 6
d = 3

基于a previous question，每次a中的元素小于c时，连续提取2次或以上，便可以提取一个数组：

array = np.append(a, -np.inf)  # padding so we don't lose last element
mask = array >= c  # values to be removed
split_indices = np.where(mask)[0]
for subarray in np.split(array, split_indices + 1):
    if len(subarray) > 2:
        print(subarray[:-1])

哪个输出：

[1. 4. 2.]
[4. 4.]
[3. 4. 4. 5.]

现在，我想将自己的病情更改为连续两次或更多次的多重病情：

a

元素小于c，

AND

b

元素小于d

使用以下代码：

mask = ((a< c) & (b< d))

我知道我的条件（连续2次或更多次）在索引15，16和17上仅满足1次。

现在，我想提取与满足我的条件的那些索引相对应的a的值。

根据链接答案，我尝试了：

a1= np.append(a, -np.inf)
a2=np.append(b, -np.inf)  # padding so we don't lose last element
mask = ((a1< c) & (a2< d))  # values to be removed
split_indices = np.where(mask)[0]
for subarray in np.split(a, split_indices + 1):
    if len(subarray) > 2:
        print(subarray[:-1])

令人惊讶的是，返回一个数组，其中我的条件不满足...

[4 2 6 4 4 6 2 7 6 2 8 9 3 6]

我还尝试了np.extract，如下所示：

np.extract((len(list(g))>=2 for i, g in ((a < c) & (b < d)) if i), a)

返回值1，而不是数组a ...

所需的输出数组应为索引15，16，17之一，与数组[3 4 4]中的值a对应。

有人可以指出我可以用来提取满足多种条件的数组的python工具吗？

注意：这是我的问题的一个最小示例，在我的“现实生活”中，我需要连续找到满足我的条件14次或以上的数组！

Answer 1

请注意，在您的previous question中，当您在array中查找小于threshold的元素时，您的mask被定义为不是mask = array < threshold但相反：mask = array >= threshold。这是因为以后使用它来获取要被删除的元素。

因此，在您的新示例中，您还必须获得蒙版的倒数。而不是mask = (a1 < c) & (a2 < d)，您需要mask = ~((a1 < c) & (a2 < d))：

a1= np.append(a, -np.inf)
a2 = np.append(b, -np.inf)
mask = ~((a1 < c) & (a2 < d))
split_indices = np.where(mask)[0]
for subarray in np.split(a, split_indices + 1):
    if len(subarray) > 2:
        print(subarray[:-1])

给予：

[3 4 4]

是a的第15-17个元素。

Answer 2

根据条件，放置两个条件后的期望输出是：[3,4,4]的{{1}}或a的{{1}}对吗？

尝试：

[2,1,1]

打印b列表会得到a = [1, 4, 2, 6, 4, 4, 6, 2, 7, 6, 2, 8, 9, 3, 6, 3, 4, 4, 5, 8] b = [2, 8, 3, 9, 9, 9, 7, 5, 4, 8, 6, 5, 4, 4, 7, 2, 1, 1, 9, 9] c = 6 d = 3 condition_met = [] a_extract = [] b_extract = [] for i in range(0, len(a)): if a[i] < c and b[i] < d: condition_met.append(True) else: condition_met.append(False)

使用此方法，我们现在检查您的条件：

condition_met

您将在[True, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, True, True, True, False, False]列表中获得for i in range(0, len(condition_met)): if i == 0 and condition_met[i] == True and condition_met[i+1] == True: a_extract.append(a[i]) b_extract.append(b[i]) elif condition_met[i] == True and condition_met[i+1] == True and i != len(condition_met) - 1 and i > 0 or condition_met[i] == True and condition_met[i-1] == True and i != len(condition_met) - 1 and i > 0: a_extract.append(a[i]) b_extract.append(b[i]) elif condition_met[i] == True and condition_met[i-1] == True and i == len(condition_met) - 1: a_extract.append(a[i]) b_extract.append(b[i])，在[3,4,4]列表中获得a_extract。

这是您需要的吗？

Answer 3

您可以使用类似SciKit的图像来创建蒙版

import numpy as np
import skimage

N = 2
mask = ((a < c) & (b < d))
mask2 = np.zeros_like(mask)

tmp = skimage.util.view_as_windows(mask, N).all(axis=1)
mask2[N - 1:-N + 1] = skimage.util.view_as_windows(tmp, N).any(axis=1)
mask2
# array([False, False, False, False, False, False, False, False, False,
#        False, False, False, False, False, False,  True,  True,  True,
#        False, False])

并使用

获取索引和值

np.where(mask2)[0]  # array([15, 16, 17])
a[mask2]  # array([3, 4, 4])

根据多个条件获取NumPy数组的连续元素组

3 个答案: