小编Geo*_*eyB的帖子

我在标题中有这个错误,不知道出了什么问题.当我使用np.hstack而不是np.append时,它正在工作,但我想让它更快,所以请使用append.

time_list浮动列表

高度是1d np.array的花车

j = 0
n = 30
time_interval = 1200
axe_x = []

while j < np.size(time_list,0)-time_interval:
    if (not np.isnan(heights[j])) and (not np.isnan(heights[j+time_interval])):
        axe_x.append(time_list[np.arange(j+n,j+(time_interval-n))])

 File "....", line .., in <module>
    axe_x.append(time_list[np.arange(j+n,j+(time_interval-n))])

TypeError: only integer arrays with one element can be converted to an index

好吧,让我们假设我有一个像这样的值列表:

list = [-0.23, -0.5, -0.3, -0.8, 0.3, 0.6, 0.8, -0.9, -0.4, 0.1, 0.6]

我想在这个列表上循环,当符号改变时,得到第一个区间的最大值(如果它是负的最小值)和下一个区间的最大值(如果它是负的则)的绝对差值.

例如,在上一个列表中,我们希望得到如下结果:

[1.6, 1.7, 1.5]

棘手的部分是它必须也适用于以下列表:

list = [0.12, -0.23, 0.52, 0.2, 0.6, -0.3, 0.4]

哪个会回归:

[0.35, 0.83, 0.9, 0.7]

这很棘手,因为有些时间间隔长了1个值,而且我在管理它时遇到了困难.

你会用尽可能少的线数来解决这个问题？

这是我目前的代码,但目前还没有工作.

list 是一个包含6个列表的列表,其中这6个列表中的每一个都包含一个nan,否则是一个包含1024个值的np.array(我要评估的值)

Hmax = []
for c in range(0,6):
    Hmax_tmp = []
    for i in range(len(list[c])):
        if(not np.isnan(list[c][i]).any()):
            zero_crossings = np.where(np.diff(np.sign(list[c][i])))[0]
            if(not zero_crossings[0] == 0):
                zero_crossings = [0] + zero_crossings.tolist() + [1023]
            diff = []
            for j in range(1,len(zero_crossings)-2):
                if
                diff.append(max(list[c][i][np.arange(zero_crossings[j-1],zero_crossings[j])].min(), list[c][i][np.arange(zero_crossings[j]+1,zero_crossings[j+1])].max(), key=abs) …