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我有一个代表测量曲线的 (numpy) 数组。我正在寻找第一个索引 Tôi
,随后的 N
元素满足某些条件,例如位于特定范围内。在伪代码字中,我正在寻找最小的 Tôi
Vì thế
lower_bound < measurement[i:i+N] < higher_bound
对范围内的所有元素都满意。
当然我可以做以下事情:
for i in xrange(len(measurement) - N):
test_vals = measurement[i:i + N]
if all([True if lower_bound < x < higher_bound else False for x in test_vals]):
trở về tôi
这是非常低效的,因为我总是比较每个 Tôi
của N
值。实现这一目标的最pythonic方法是什么? Numpy 是否有一些内置功能可以找到它?
biên tập:根据要求,我提供了一些示例输入数据
a = [1,2,3,4,5,5,6,7,8,5,4,5]
lower_bound = 3.5
upper_bound = 5.5
N = 3
应该返回 3
,因为从 a[3]
开始,元素至少有 3 个值在边界内。
câu trả lời hay nhất
一个 NumPythonic 向量化解决方案是在输入数组 measurement
的整个长度上创建滑动窗口,堆叠为二维数组,然后使用这些索引对数组进行索引以形成二维数组版本测量
。接下来,在绑定(bind)检查后使用 np.all(..axis=1)
一次性查找绑定(bind)成功。最后选择第一个成功指标作为输出。实现将沿着这些路线进行 -
m2D = measurement[np.arange(N) + np.arange(len(measurement)-N+1)[:,None]]
np.nonzero(np.all((lower_bound < m2D) & (higher_bound > m2D),axis=1))[0][0]
sample 运行-
In [1]: measurement = np.array([1,2,3,4,5,5,6,7,8,5,4,5])
...: lower_bound = 3.5
...: higher_bound = 5.5
...: N = 3
...:
In [2]: m2D = measurement[np.arange(N) + np.arange(len(measurement)-N+1)[:,None]]
In [3]: m2D # Notice that is a 2D array (shifted) version of input
Ra[3]:
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4],
[3, 4, 5],
[4, 5, 5],
[5, 5, 6],
[5, 6, 7],
[6, 7, 8],
[7, 8, 5],
[8, 5, 4],
[5, 4, 5]])
In [4]: np.nonzero(np.all((lower_bound < m2D) & (higher_bound > m2D),axis=1))[0][0]
Out[4]: 3
关于python - 在满足某些条件的 numpy 数组中查找长度 N 的范围,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33689953/
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