假设我有以下 Numpy 数组，其中只有一个连续的 1 切片:
import numpy as np
x = np.array([0,0,0,0,1,1,1,0,0,0], dtype=1)
我想找到 1 元素的一维质心的索引。我可以输入以下内容:
idx = np.where( x )[0]
idx_center_of_mass = int(0.5*(idx.max() + idx.min()))
# this would give 5
(当然，当 1 切片的元素数量为偶数时，这会导致粗略的近似。)
有没有更好的方法来做到这一点，比如计算效率更高的 oneliner？
最佳答案
您不能简单地执行以下操作吗？
center_of_mass = (x*np.arange(len(x))).sum()/x.sum() # 5
%timeit center_of_mass = (x*arange(len(x))).sum()/x.sum()
# 100000 loops, best of 3: 10.4 µs per loop
关于Python - 在二进制 numpy 数组中找到一维质心的最佳方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39719140/