python - Numpy:如何最好地对齐两个排序数组？

Question

为了合并时间序列数据，我剩下以下基本步骤:

>>> xs1
array([ 0, 10, 12, 16, 25, 29])
>>> xs2
array([ 0,  5, 10, 15, 20, 25, 30])

如何最好地获得以下解决方案:

>>> xs1_ = np.array([0,0,10,12,12,16,16,25,29,29])
>>> xs2_ = np.array([0,5,10,10,15,15,20,25,25,30])

这是为了对齐在 x1 和 x2 时进行的测量。

假设 xs1 系列在时间 0 的测量一直有效，直到该系列中的下一个测量完成，即时间 10。我们可以将这两个级数插入到它们的最大公约数中，但这很可能是 1 并且会造成巨大的膨胀。因此，最好只对 xs1 和 xs2 的并集进行插值。在 xs1_ 和 xs2_ 中，按要比较的 x 值的列表索引对齐。 IE。我们将 xs2_ 系列中的时间 5 与 xs1_ 系列中的时间 0 进行比较，作为 系列中的下一个测量值xs1_ 仅在时间 10 之后。从视觉的角度来看，想象一下两个测量值的阶梯图(此处未显示 y 值)，我们总是比较彼此上方的线条。

虽然我正在努力如何命名这个任务，但我相信这是一个普遍感兴趣的问题，因此认为在这里询问它的最佳解决方案是合适的。

Answer 1

这是我的建议:

a=np.array([0,10,12,16,25,29])
b=np.array([0,5,10,15,20,25,30]) 
c=set(a).union(b) 
#c = {0, 5, 10, 12, 15, 16, 20, 25, 29, 30}
xs1_= [max([i for i in a if i<=j]) for j in c]
# [0, 0, 10, 12, 12, 16, 16, 25, 29, 29]
xs2 = [max([i for i in b if i<=j]) for j in c]
# [0, 5, 10, 10, 15, 15, 20, 25, 25, 30]

1) a 和 b 是您的两个第一个列表。
2) c 是一个集合，表示两个数组之间的并集。通过这样做，您可以获得两个数组中存在的所有值。
3) 然后，对于这个集合中的每个元素，我将选择 a 或 b 中存在的值中的最大值，该值保持小于或等于该元素。