python - 在没有 Python 循环的情况下使 numpy 数组单调

Question

我有一个值的一维数组，它应该是单调的(比方说递减)，但存在值随索引增加的随机区域。

我需要一个数组，其中每个区域都被直接替换为它前面的值，以便对生成的数组进行排序。

所以如果给定的数组是:

a = np.array([10.0, 9.5, 8.0, 7.2, 7.8, 8.0, 7.0, 5.0, 3.0, 2.5, 3.0, 2.0])

我想要的结果是

b = np.array([10.0, 9.5, 8.0, 7.2, 7.2, 7.2, 7.0, 5.0, 3.0, 2.5, 2.5, 2.0])

这是一个图形表示:

我知道如何使用 Python 循环实现它，但是有没有办法使用 NumPy 机制来实现它？

为清楚起见，Python 代码:

b = np.array(a)
for i in range(1, b.size):
    if b[i] > b[i-1]:
        b[i] = b[i-1]

Answer 1

您可以使用 np.minimum.accumulate 在数组中移动时收集最小值:

>>> np.minimum.accumulate(a)
array([ 10. ,   9.5,   8. ,   7.2,   7.2,   7.2,   7. ,   5. ,   3. ,
         2.5,   2.5,   2. ])

对于数组中的每个元素，此函数返回目前看到的最小值。

如果你想让数组单调递增，你可以使用np.maximum.accumulate。

NumPy 中的许多其他通用函数都有一个 accumulate方法模拟遍历数组，将函数应用于每个元素并将返回值收集到相同大小的数组中。