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我不确定如何表达我的问题。但是这里...
我有一大堆 1 和 0 [总长度 = 53820]。
列表的示例 -[0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1... .......]
可视化如下。
x轴元素的索引(从0到53820)
y 轴该索引处的值(即 1 或 0)
输入图-->
该图清楚地显示了 3 个密集区域,其中 1 的出现次数较多。我在图的顶部绘制以显示视觉上密集的区域。 (情节上丑陋的黑线)。我想知道图上密集区域(开始和结束边界)的 x 轴上的索引号。
我已经提取了 1 的 block 并将每个 block 的起始索引保存在名为“starts”的新列表中。该函数返回一个字典列表,如下所示:
{'start': 0, 'count': 15, 'end': 16}, {'start': 2138, 'count': 3, 'end': 2142}, {'start': 2142, 'count': 3, 'end': 2146}, {'start': 2461, 'count': 1, 'end': 2463}, {'start': 2479, 'count': 45, 'end': 2525}, {'start': 2540, 'count': 2, 'end': 2543}
然后在开始,设置一个阈值后,比较相邻的元素。返回密集区域的表观边界。
THR = 2000
results = []
cues = {'start': 0, 'stop': 0}
result,starts = densest(preds) # Function that returns the list of dictionaries shown above
cuestart = False # Flag to check if looking for start or stop of dense boundary
for i,j in zip(range(0,len(starts)), range(1,len(starts))):
now = starts[i]
nextf = starts[j]
if(nextf-now > THR):
if(cuestart == False):
cues['start'] = nextf
cues['stop'] = nextf
cuestart = True
elif(cuestart == True): # Cuestart is already set
cues['stop'] = now
cuestart = False
results.append(cues)
cues = {'start': 0, 'stop': 0}
print('\n',results)
输出和相应的绘图如下所示。
[{'start': 2138, 'stop': 6654}, {'start': 23785, 'stop': 31553}, {'start': 38765, 'stop': 38765}]
输出图 -->
此方法无法获得图中所示的最后一个密集区域,也无法获得类似类型的其他数据。
P.S. 我也尝试过使用 seaborn 对这些数据使用“KDE”和“distplot”,但这直接给我绘图,我无法从中提取边界值。该问题的链接在这里 ( Getting dense region boundary values from output of KDE plot )
最佳答案
好的,你需要一个答案......
首先,导入(我们将使用LineCollections
)
import numpy as np ; import matplotlib.pyplot as plt ;
from matplotlib.collections import LineCollection
接下来是常量的定义
N = 1001 ; np.random.seed(20190515)
和假数据的生成
x = np.linspace(0,1, 1001)
prob = np.where(x<0.4, 0.02, np.where(x<0.7, 0.95, 0.02))
y = np.where(np.random.rand(1001)<prob, 1, 0)
这里我们创建线集合,sticks
是一个N×2×2
数组包含垂直线的起点和终点
sticks = np.array(list(zip(zip(x, np.zeros(N)), zip(x, y))))
lc = LineCollection(sticks)
最后,累积总和,这里归一化为与垂直线
cs = (y-0.5).cumsum()
csmin, csmax = min(cs), max(cs)
cs = (cs-csmin)/(csmax-csmin) # normalized to 0 ÷ 1
我们只需要绘制我们的结果
f, a = plt.subplots()
a.add_collection(lc)
a.plot(x, cs, color='red')
a.grid()
a.autoscale()
这是剧情
这里是停止区的详细信息。
您可以平滑 cs
数据并使用 scipy.optimize
中的内容来发现极端的位置。如果你在这最后有问题步骤请再问一个问题。
关于python - 在 1 和 0 的巨大列表中提取 1 密集区域的边界,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56130596/
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