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我一直在努力完成对一维 numpy 数组中的 k
相邻元素施加不等式阈值的任务——我应该在左侧和右侧添加。例如:
if x[i+-100] < .05:
这是我所能表达的最好的,显然它行不通。但我希望我的观点更清楚。换句话说,我想辨别元素 x 的正负 100 个元素中是否有任何元素的值大于 .05。这是我的整个上下文函数:(这里我也有 -.05)
def vector_recode(x):
if (x[i+-100]) > .05 or (x[i+-100]) < -.05:
return X
else:
return 0
recode_function = np.vectorize(vector_recode)
--为了清楚起见,上面的函数试图获取足够接近零的值并将它们刷新为零,或者如果附近有任何 [+-100] 元素的值高于 .05 in绝对条件,保持 x 不变。
我有一种下沉的感觉,我可能不得不求助于循环,但 np 的效率总是让我感到惊讶,我希望有人有洞察力可以帮助像我这样处理 k 的人
相邻元素。
我对此过程的其他研究涉及 scipy.ndimage
和卷积矩阵。但是我不认为这种方法很容易适用于我的情况——它只是 1D 左右相邻元素。虽然我以前错了。非常感谢任何帮助。
如果有帮助,我会尝试做一个可行的例子:
>>>A
[0.04,0.03,0.03,0.02,0.04]
>>>recode_function(A)
[0,0,0,0,0]
>>>B
[0.03,0.02,0.23,0.01,0.03]
>>>recode_function(B)
[0.03,0.02,0.23,0.01,0.03]
这里可以说不是正负 100,而是正负 5。在数组“A”中没有大于 .05 或小于 -.05 的值,因此 x 及其相邻元素将设置为零在向量化函数中。而在数组“B”中有一个大于 0.05 的元素。它是 0.23,这意味着函数将保留 x 以及 x 的正负 5 个相邻元素。正如有人正确指出的那样,可能需要谨慎处理边界元素。您可以将“A”和“B”想象成两个不同的数组或 1 个较大数组的分区。我不确定分区是否可行,但我对任何事情都持开放态度。希望这能让它更容易理解。
最佳答案
一个技巧是将数组分别剪裁到 -0.05
和 0.05
的最小-最大限制,并检查哪些元素发生了变化,表明这些元素超出了最小-最大限制。这将产生一个二进制数组。然后,我们使用二进制膨胀将此ANY 查找扩展到某个窗口大小。最后,基于扩展掩码,我们使用 np.where
在保留原始元素或设置为 0 之间进行选择。
因此,一个实现将是 -
from scipy.ndimage.morphology import binary_dilation
def reset_arr(x, W, T): # x: input array, W : window size, T : threshold as +-
mask = binary_dilation(x.clip(min=-T, max=T) != x,np.ones(2*W+1))
return np.where(mask, x, 0)
sample 运行-
In [376]: x
Out[376]:
array([ 0.06821936, 0.66300942, 0.15449635, 1.52260898, 0.41346868,
-0.48343499, 0.45386276, 2.1888203 , 0.36947105, -0.17660172])
In [377]: reset_arr(x, W = 1, T = 0.5)
Out[377]:
array([ 0.06821936, 0.66300942, 0.15449635, 1.52260898, 0.41346868,
0. , 0.45386276, 2.1888203 , 0.36947105, 0. ])
关于python - 评估数组中的 k 个相邻(正或负)元素,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41073807/
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