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python - 基于条件的数组零填充

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 19:21:37 24 4
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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。

最佳答案

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.])

关于python - 基于条件的数组零填充,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62993770/

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