我希望快速(希望没有 for 循环)生成以下形式的 Numpy 数组:
array([a,a,a,a,0,0,0,0,0,b,b,b,0,0,0, c,c,0,0....])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
其中a、b、c和其他值在不同的点重复不同的范围。我真的在想这样的事情:
import numpy as np
a = np.zeros(100)
a[0:3,9:11,15:16] = np.array([a,b,c])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这显然是行不通的。有什么建议么?
编辑(jterrace 回答了原来的问题):数据以 N*M Numpy 数组的形式出现。每行大部分都是零,偶尔散布着非零数字序列。我想用序列的最后一个值替换每个此类序列的所有元素。我会采取任何快速的方法来做到这一点!使用 where 和 diff 几次,我们可以获得每次运行的开始和停止索引。
raw_data = array([.....][....])
starts = array([0,0,0,1,1,1,1...][3, 9, 32, 7, 22, 45, 57,....])
stops = array([0,0,0,1,1,1,1...][5, 12, 50, 10, 30, 51, 65,....])
last_values = raw_data[stops]
length_to_repeat = stops[1]-starts[1]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
请注意,starts[0] 和stops[0] 是相同的信息(运行发生在哪一行)。此时,由于我知道的唯一路线是 jterrace 建议的路线,因此我们需要进行一些扭曲以获得类似的零开始/停止位置,然后将零开始/停止与值开始/停止交错,并将数字 0 与 last_values 数组交错。然后我们循环每一行,执行如下操作:
for i in range(N)
values_in_this_row = where(starts[0]==i)[0]
output[i] = numpy.repeat(last_values[values_in_this_row], length_to_repeat[values_in_this_row])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这有道理吗,还是我应该解释更多?
如果您已完全指定值和重复计数,则可以这样做:
>>> import numpy
>>> values = numpy.array([1,0,2,0,3,0])
>>> counts = numpy.array([4,5,3,3,2,2])
>>> numpy.repeat(values, counts)
array([1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 3, 3, 0, 0])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
| 归档时间: |
|
| 查看次数: |
4379 次 |
| 最近记录: |