我正在使用 Python,我需要找到最有效的方法来执行以下任务。
任务:给定任何由零和一组成的一维数组v,用k>=0表示所有的子序列的数量v 中的一个。
我需要从v获取一个二维数组w,这样:
1) 形状(w)=(k,len(v)),
2) 对于每个 i=1,..,k,“w”的第 i 行除了 v 的第 i 个全 1 子序列之外都是全 0 的数组。 p>
让我举个例子:假设 $v$ 是数组
v=[0,1,1,0,0,1,0,1,1,1]
那么 k=3 和 w 应该是数组
w=[[0,1,1,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,1,1,1]]
可以通过多种方式编写代码来执行此任务,例如:
import numpy as np
start=[]
end=[]
for ii in range(len(v)-1):
if (v[ii:ii+2]==[0,1]).all():
start.append(ii)
if (v[ii:ii+2]==[1,0]).all():
end.append(ii)
if len(start)>len(end):
end.append(len(v)-1)
w=np.zeros((len(start),len(v)))
for jj in range(len(start)):
w[jj,start[jj]+1:end[jj]+1]=np.ones(end[jj]-start[jj])
但是我需要在一个非常大的数组v上执行此任务,并且此任务是一个函数的一部分,然后该函数会进行最小化......所以我需要它尽可能高效和快速。 .
总而言之,我的问题是:在 Python 中执行此操作的计算效率最高的方法是什么?
最佳答案
这是一种矢量化方式 -
def expand_islands2D(v):
# Get start, stop of 1s islands
v1 = np.r_[0,v,0]
idx = np.flatnonzero(v1[:-1] != v1[1:])
s0,s1 = idx[::2],idx[1::2]
# Initialize 1D id array of size same as expected o/p and has
# starts and stops assigned as 1s and -1s, so that a final cumsum
# gives us the desired o/p
N,M = len(s0),len(v)
out = np.zeros(N*M,dtype=int)
# Setup starts with 1s
r = np.arange(N)*M
out[s0+r] = 1
# Setup stops with -1s
if s1[-1] == M:
out[s1[:-1]+r[:-1]] = -1
else:
out[s1+r] = -1
# Final cumsum on ID array
out2D = out.cumsum().reshape(N,-1)
return N, out2D
示例运行 -
In [105]: v
Out[105]: array([0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1])
In [106]: k,out2D = expand_islands2D(v)
In [107]: k # number of islands
Out[107]: 3
In [108]: out2D # 2d output with 1s islands on different rows
Out[108]:
array([[0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]])
关于python - 从 1 维位数组中获取特定的 2 维序列数组 [Python],我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54327547/