python - 基于条件的数组零填充

Question

我有两个数组:

 a = numpy.array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])
 label = numpy.array(['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'])

我正在寻找的是根据以下条件填充零:

If the label[i-1] != label[i]:
   pad several zeros (say, 3) to the 'a' array at the same 'i' location

所以，我想要的结果是:

a = numpy.array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7, 0, 0, 0, 8,  9, 10])
label = numpy.array(['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'])

如您所见，数组 a 现在在值 7 之后有 3 个零，这些零是根据标签值发生更改的条件进行填充的。

我尝试过以下代码:

for i in range(len(a)):
    if label[i-1] != label[i]:         
        a = numpy.pad(a, (0,3), 'constant')
    else:
       pass

但是，a 数组的末尾会填充零。正如我怀疑的那样，我应该将填充操作等同于同一个数组，因为它在 for 循环内发生变化。

Answer 1

这是一种基于 n​​umpy 的方法:

def pad_at_diff(x, y, n):   
    # boolean mask where diffs occur 
    m = np.r_[False, y[:-1]!= y[1:]]
    # output array, expanded taking into account 
    # zeros to add
    x_pad = np.zeros(len(x)+n*len(m[m]))
    # assign at according indices adding cumsum of m
    x_pad[np.arange(len(x))+np.cumsum(m)*n] = x
    return x_pad

---

a = np.array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10])
label = np.array(['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'])
pad_at_diff(a, label, 3)
array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  0.,  0.,  0.,  8.,  9., 10.])

或者对于另一个例子:

a = np.array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10,11,12])
label = np.array(['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c'])
pad_at_diff(a, label, 3)
array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  0.,  0.,  0.,  8.,  9., 10.,
        0.,  0.,  0., 11., 12.])