python - 按不同数量移动 numpy 数组中的值

Question

我有一个数组 a = np.array([2, 2, 2, 3, 3, 15, 7, 7, 9]) 继续这样。我想移动这个数组，但不确定是否可以在此处使用 np.roll()。

我想生成的数组是 [0, 0, 0, 2, 2, 3, 15, 15, 7]。

如您所见，数组 a 中的第一个类似数字(在本例中为三个“2”)应替换为“0”。然后应该移动所有内容，以便将“3”替换为“2”，将“15”替换为“3”等。理想情况下，我希望在没有任何 for 循环的情况下执行此操作，因为我需要它快速运行。

我意识到这个操作可能有点困惑，所以请提问。

Answer 1

如果你想坚持使用 NumPy，你可以使用 np.unique 来实现。通过使用 return_counts 选项返回每个唯一元素的计数。

然后，简单地滚动值并用 np.repeat 构造一个新数组:

>>> s, i, c = np.unique(a, return_index=True, return_counts=True)
(array([ 2,  3,  7,  9, 15]), array([0, 3, 6, 8, 5]), array([3, 2, 2, 1, 1]))

三个输出分别是:唯一排序元素、第一次遇到唯一元素的索引、每个唯一元素的计数。 p>

np.unique 对值进行排序，因此我们需要先对值和计数进行排序。然后我们可以用 np.roll 移动值:

>>> idx = np.argsort(i)
>>> v = np.roll(s[idx], 1)
>>> v[0] = 0
array([ 0,  2,  3, 15,  7])

或者使用 np.append , 这需要一个完整的副本:

>>> v = np.append([0], s[idx][:-1])
array([ 0,  2,  3, 15,  7])

最后重新组装:

>>> np.repeat(v, c[idx])
array([ 0,  0,  0,  2,  2,  3, 15, 15,  7])

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另一种 - 更通用 - 当 a 中有重复值时可以使用的解决方案。这需要使用 np.diff .

您可以通过以下方式获取元素的索引:

>>> i = np.diff(np.append(a, [0])).nonzero()[0] + 1
array([3, 5, 6, 8, 9])

>>> idx = np.append([0], i)
array([0, 3, 5, 6, 8, 9])

然后使用 a[idx] 给出值:

>>> v = np.append([0], a)[idx]
array([ 0,  2,  3, 15,  7,  9])

每个元素的计数:

>>> c = np.append(np.diff(i, prepend=0), [0])
array([3, 2, 1, 2, 1, 0])

最后，重新组装:

>>> np.repeat(v, c)
array([ 0,  0,  0,  2,  2,  3, 15, 15,  7])