我正在处理降雨量的时间序列,为此我想计算单个降雨事件的长度和体积,其中“事件”是一系列非零时间步长。我正在处理 ~60k 时间步长的多个时间序列,我目前的方法很慢。
目前我有以下内容:
import numpy as np
def count_events(timeseries):
start = 0
end = 0
lengths = []
volumes = []
# pad a 0 at the edges so as to include edges as "events"
for i, val in enumerate(np.pad(timeseries, pad_width = 1, mode = 'constant')):
if val > 0 and start==0:
start = i
if val == 0 and start>0:
end = i
if end - start != 1:
volumes.append(np.sum(timeseries[start:end]))
elif end - start == 1:
volumes.append(timeseries[start-1])
lengths.append(end-start)
start = 0
return np.asarray(lengths), np.asarray(volumes)
预期输出:
testrain = np.array([1,0,1,0,2,2,8,2,0,0,0.1,0,0,1])
lengths, volumes = count_events(testrain)
print lengths
[1 1 4 1 1]
print volumes
[ 1. 1. 12. 0.1 1. ] # 12 should actually be 14, my code returns wrong results.
我想有更好的方法来做到这一点,利用 numpy 的效率,但没有想到......
编辑:
比较不同的解决方案:
testrain = np.random.normal(10,5, 60000)
testrain[testrain<0] = 0
我的解决方案(产生错误的结果,不确定原因):
%timeit count_events(testrain)
#10 loops, best of 3: 129 ms per loop
@dawg 的:
%timeit dawg(testrain) # using itertools
#10 loops, best of 3: 113 ms per loop
%timeit dawg2(testrain) # using pure numpy
#10 loops, best of 3: 156 ms per loop
@DSM 的:
%timeit DSM(testrain)
#10 loops, best of 3: 28.4 ms per loop
@DanielLenz 的:
%timeit DanielLenz(testrain)
#10 loops, best of 3: 316 ms per loop
最佳答案
虽然您可以在纯 numpy 中执行此操作,但您基本上是将 numpy 应用于 pandas
问题。您的 volume
是 groupby 操作的结果,您可以在 numpy 中伪造它,但它是 pandas 原生的。
例如:
>>> tr = pd.Series(testrain)
>>> nonzero = (tr != 0)
>>> group_ids = (nonzero & (nonzero != nonzero.shift())).cumsum()
>>> events = tr[nonzero].groupby(group_ids).agg([sum, len])
>>> events
sum len
1 1.0 1
2 1.0 1
3 14.0 4
4 0.1 1
5 1.0 1
关于python - 有效地计算非零值的运行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32698196/