python - 比较 numpy 数组中的相邻值

Question

我有一个 Numpy 一维数据数组，像这样

a = [1.9, 2.3, 2.1, 2.5, 2.7, 3.0, 3.3, 3.2, 3.1]

我想创建一个新数组，其中的值由相邻值中的较大者组成。对于上面的示例，输出将是:

b = [2.3, 2.3, 2.5, 2.7, 3.0, 3.3, 3.3, 3.2]

我可以通过遍历输入数组、比较相邻值来做到这一点，例如:

import numpy as np

a = np.array([1.9, 2.3, 2.1, 2.5, 2.7, 3.0, 3.3, 3.2, 3.1])
b = np.zeros(len(a)-1)

for i in range(len(a)-1):
    if (a[i] > a[i+1]):
        b[i] = a[i]
    else:
        b[i] = a[i+1]

但我想以更优雅的“pythonic”矢量化方式来做到这一点。我已经搜索并阅读了有关 np.zip、np.where、np.diff 等的信息，但还没有找到执行此操作的方法(或者更可能的是，我不明白什么是可能的)。有什么建议吗？

Answer 1

您需要 a[1:] 和 a[:-1] 的元素最大值:

>>> a
array([ 1.9,  2.3,  2.1,  2.5,  2.7,  3. ,  3.3,  3.2,  3.1])
>>> a[1:]
array([ 2.3,  2.1,  2.5,  2.7,  3. ,  3.3,  3.2,  3.1])
>>> a[:-1]
array([ 1.9,  2.3,  2.1,  2.5,  2.7,  3. ,  3.3,  3.2])
>>> np.maximum(a[1:], a[:-1])
array([ 2.3,  2.3,  2.5,  2.7,  3. ,  3.3,  3.3,  3.2])