python – 在numpy数组中查找相同值的序列长度(运行长度编码)

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 在numpy数组中查找相同值的序列长度(运行长度编码)，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1594字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

在pylab程序中(也可能是一个matlab程序)我有一个代表距离的numpy数组：d [t]是时间t的距离(我的数据的时间跨度是len(d)时间单位) .

我感兴趣的事件是当距离低于某个阈值时,我想计算这些事件的持续时间.很容易得到一个b = d <阈值的布尔数组,问题归结为计算b中纯真词的长度序列.但我不知道如何有效地做到这一点(即使用numpy原语),并且我使用数组并进行手动更改检测(即当值从False变为True时初始化计数器,只要值为True就增加计数器,当值返回False时,将计数器输出到序列.但这非常缓慢. 如何在numpy数组中有效地检测那种序列？ 下面是一些python代码,说明我的问题：第四个点需要很长时间才能出现(如果没有,增加数组的大小)

from pylab import *

threshold = 7

print '.'
d = 10*rand(10000000)

print '.'

b = d<threshold

print '.'

durations=[]
for i in xrange(len(b)):
    if b[i] and (i==0 or not b[i-1]):
        counter=1
    if  i>0 and b[i-1] and b[i]:
        counter+=1
    if (b[i-1] and not b[i]) or i==len(b)-1:
        durations.append(counter)

print '.'

解决方法:

虽然不是numpy原语,但itertools函数通常非常快,所以请尝试这个(并且测量包括这个在内的各种解决方案的时间)：

def runs_of_ones(bits):
  for bit, group in itertools.groupby(bits):
    if bit: yield sum(group)

如果确实需要列表中的值,那么当然可以使用list(runs_of_ones(bits));但也许列表理解可能会略微加快：

def runs_of_ones_list(bits):
  return [sum(g) for b, g in itertools.groupby(bits) if b]

转向“numpy-native”的可能性,那么：

def runs_of_ones_array(bits):
  # make sure all runs of ones are well-bounded
  bounded = numpy.hstack(([0], bits, [0]))
  # get 1 at run starts and -1 at run ends
  difs = numpy.diff(bounded)
  run_starts, = numpy.where(difs > 0)
  run_ends, = numpy.where(difs < 0)
  return run_ends - run_starts

再次：确保在实际的示例中针对彼此对比解决方案！

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 在numpy数组中查找相同值的序列长度(运行长度编码)全部内容，希望文章能够帮你解决python – 在numpy数组中查找相同值的序列长度(运行长度编码)所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端