用最后一个非零值填充 1d numpy 数组的零值

Question

假设我们有一个 1d numpy 数组，其中填充了一些 int 值。假设其中一些是0。

有没有什么办法，使用numpy 数组的力量，用找到的最后一个非零值填充所有0 值？

例如：

arr = np.array([1, 0, 0, 2, 0, 4, 6, 8, 0, 0, 0, 0, 2])
fill_zeros_with_last(arr)
print arr

[1 1 1 2 2 4 6 8 8 8 8 8 2]

一种方法是使用这个函数：

def fill_zeros_with_last(arr):
    last_val = None # I don't really care about the initial value
    for i in range(arr.size):
        if arr[i]:
            last_val = arr[i]
        elif last_val is not None:
            arr[i] = last_val

但是，这是使用原始 python for 循环，而不是利用 numpy 和 scipy 电源。

如果我们知道可能有相当少量的连续零，我们可以使用基于numpy.roll 的东西。问题是连续零的数量可能很大......

有什么想法吗？还是直接去Cython？

免责声明：

我会说很久以前我在 stackoverflow 中发现了一个问题，询问类似或非常类似的内容。我没能找到它。 :-(

也许我错过了正确的搜索词，抱歉重复了。也许这只是我的想象......

Answer 1

这是使用np.maximum.accumulate的解决方案：

def fill_zeros_with_last(arr):
    prev = np.arange(len(arr))
    prev[arr == 0] = 0
    prev = np.maximum.accumulate(prev)
    return arr[prev]

我们构造了一个数组prev，其长度与arr相同，并且prev[i]是第i项之前最后一个非零项的索引arr。例如，如果：

>>> arr = np.array([1, 0, 0, 2, 0, 4, 6, 8, 0, 0, 0, 0, 2])

那么prev 看起来像：

array([ 0,  0,  0,  3,  3,  5,  6,  7,  7,  7,  7,  7, 12])

然后我们只需用prev 索引arr 并获得我们的结果。一个测试：

>>> arr = np.array([1, 0, 0, 2, 0, 4, 6, 8, 0, 0, 0, 0, 2])
>>> fill_zeros_with_last(arr)
array([1, 1, 1, 2, 2, 4, 6, 8, 8, 8, 8, 8, 2])

注意：当你的数组的第一个条目为零时，请注意理解它的作用：

>>> fill_zeros_with_last(np.array([0,0,1,0,0]))
array([0, 0, 1, 1, 1])

Answer 2

受jme 的答案和Bas Swinckels'（在链接的问题中）的启发，我想出了一个不同的 numpy 函数组合：

def fill_zeros_with_last(arr, initial=0):
     ind = np.nonzero(arr)[0]
     cnt = np.cumsum(np.array(arr, dtype=bool))
     return np.where(cnt, arr[ind[cnt-1]], initial)

我认为它简洁且有效，因此我将其发布在这里以作记录。尽管如此，jme's 也很简洁，易于理解，而且似乎更快，所以我接受它:-)

Answer 3

如果0s 只出现在 1 字符串中，那么 nonzero 的这种用法可能会起作用：

In [266]: arr=np.array([1,0,2,3,0,4,0,5])
In [267]: I=np.nonzero(arr==0)[0]
In [268]: arr[I] = arr[I-1]
In [269]: arr
Out[269]: array([1, 1, 2, 3, 3, 4, 4, 5])

我可以通过重复应用这个直到I 为空来处理你的arr。

In [286]: arr = np.array([1, 0, 0, 2, 0, 4, 6, 8, 0, 0, 0, 0, 2])

In [287]: while True:
   .....:     I=np.nonzero(arr==0)[0]
   .....:     if len(I)==0: break
   .....:     arr[I] = arr[I-1]
   .....:     

In [288]: arr
Out[288]: array([1, 1, 1, 2, 2, 4, 6, 8, 8, 8, 8, 8, 2])

如果 0 的字符串很长，最好查找这些字符串并将它们作为一个块处理。但如果大多数字符串都很短，那么这种重复申请可能是最快的路线。