python - 使 numpy 数组单调，无需 Python 循环

Question

我有一个一维值数组，它应该是单调的(假设是递减)，但存在随机区域，其中值随着索引而增加。

我需要一个数组，其中每个区域都替换为紧邻其前面的值，以便对结果数组进行排序。

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 循环来实现它，但是有没有办法使用 NumPy 机器来实现这一点？

为了清晰起见，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，此函数返回迄今为止看到的最小值。

如果您希望数组单调递增，您可以使用np.maximum.accumulate。

NumPy 中的许多其他通用函数都有 accumulate方法来模拟循环遍历数组，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。