在 NumPy 数组的行中的特定位置插入零行答案

【问题标题】：Inserting rows of zeros at specific places along the rows of a NumPy array在 NumPy 数组的行中的特定位置插入零行
【发布时间】：2016-08-16 10:46:07
【问题描述】：

我有一个两列 numpy 数组。我想遍历第二列的每一行，并计算每组 2 个数字（9.6-0、19.13-9.6 等）之间的差异。如果差值 > 15，我想为两列插入一行 0。我真的只需要在第一列中得到值（我只需要第二列来确定在哪里放置 0），所以如果更容易将它们分开就可以了。

这是我的输入数组：

 [[0.00 0.00]
 [1.85 9.60]
 [2.73 19.13]
 [0.30 28.70]
 [2.64 38.25]
 [2.29 47.77]
 [2.01 57.28]
 [2.61 66.82]
 [2.20 76.33]
 [2.49 85.85]
 [2.55 104.90]
 [2.65 114.47]
 [1.79 123.98]
 [2.86 133.55]]

它应该变成：

 [[0.00 0.00]
 [1.85 9.60]
 [2.73 19.13]
 [0.30 28.70]
 [2.64 38.25]
 [2.29 47.77]
 [2.01 57.28]
 [2.61 66.82]
 [2.20 76.33]
 [2.49 85.85]
 [0.00 0.00]
 [2.55 104.90]
 [2.65 114.47]
 [1.79 123.98]
 [2.86 133.55]]

【问题讨论】：

标签： python arrays python-2.7 numpy

【解决方案1】：

您可以使用ediff1d 、argmax 和insert 来自numpy 的一个班轮：

np.insert(arr, np.argmax(np.append(False, np.ediff1d(arr[:,1])>15)), 0, axis=0)

#array([[   0.  ,    0.  ],
#       [   1.85,    9.6 ],
#       [   2.73,   19.13],
#       [   0.3 ,   28.7 ],
#       [   2.64,   38.25],
#       [   2.29,   47.77],
#       [   2.01,   57.28],
#       [   2.61,   66.82],
#       [   2.2 ,   76.33],
#       [   2.49,   85.85],
#       [   0.  ,    0.  ],
#       [   2.55,  104.9 ],
#       [   2.65,  114.47],
#       [   1.79,  123.98],
#       [   2.86,  133.55]])

【讨论】：

【解决方案2】：

假设A作为输入数组，这里是一个基于零初始化的向量化方法-

# Get indices at which such diff>15 occur 
cut_idx = np.where(np.diff(A[:,1]) > 15)[0]

# Initiaize output array
out = np.zeros((A.shape[0]+len(cut_idx),2),dtype=A.dtype)

# Get row indices in the output array at which rows from A are to be inserted.
# In other words, avoid rows to be kept as zeros. Finally, insert rows from A.
idx = ~np.in1d(np.arange(out.shape[0]),cut_idx + np.arange(1,len(cut_idx)+1))
out[idx] = A

样本输入、输出-

In [50]: A  # Different from the one posted in question to show variety
Out[50]: 
array([[   0.  ,    0.  ],
       [   1.85,    0.6 ],
       [   2.73,   19.13],
       [   2.2 ,   76.33],
       [   2.49,   85.85],
       [   2.55,  104.9 ],
       [   2.65,  114.47],
       [   1.79,  163.98],
       [   2.86,  169.55]])

In [51]: out
Out[51]: 
array([[   0.  ,    0.  ],
       [   1.85,    0.6 ],
       [   0.  ,    0.  ],
       [   2.73,   19.13],
       [   0.  ,    0.  ],
       [   2.2 ,   76.33],
       [   2.49,   85.85],
       [   0.  ,    0.  ],
       [   2.55,  104.9 ],
       [   2.65,  114.47],
       [   0.  ,    0.  ],
       [   1.79,  163.98],
       [   2.86,  169.55]])

【讨论】：

哼，这不是想要的输出。
@ColonelBeauvel 好吧，我更改了输入数组以在其中显示更多种类。
好吧，我们不能要求 OP 生成示例和所需的输出，然后就更改它:)。（我以前做过同样的事情）。为优雅的解决方案投票，尽管我仍在努力。
@roadrunner66 是的，OP 有时会产生过于简单的案例，我倾向于为我的示例运行修改这些案例，以确保可以处理更多不同的案例。我认为这样更安全，希望提问者在 SO 上发布下一个问题时能从中学到一些东西:)
@Maria 但是问题中发布的示例输入数组没有用逗号分隔的元素，因此我们不能将其复制粘贴到我们的 Python 环境中。相反，您可以使用以下命令打印数组：print repr(A)，其中A 是输入数组，它将用逗号打印出来，您可以复制 n 粘贴以备将来的问题。祝他们在 Stackoverflow 上好运:)

【解决方案3】：

a=[[0.00, 0.00],
 [1.85, 9.60],
 [2.73, 19.13],
 [0.30, 28.70],
 [2.64, 38.25],
 [2.29, 47.77],
 [2.01, 57.28],
 [2.61, 66.82],
 [2.20, 76.33],
 [2.49, 85.85],
 [2.55, 104.90],
 [2.65, 114.47],
 [1.79, 123.98],
 [2.86, 133.55]]

i=0
while i <len(a)-1:
    if (a[i+1][1]-a[i][1])>15:
        a.insert(i+1,[0,0])
        i=i+1
    i=i+1    

for line in a :
    print line

输出：

[0.0, 0.0]
[1.85, 9.6]
[2.73, 19.13]
[0.3, 28.7]
[2.64, 38.25]
[2.29, 47.77]
[2.01, 57.28]
[2.61, 66.82]
[2.2, 76.33]
[2.49, 85.85]
[0, 0]
[2.55, 104.9]
[2.65, 114.47]
[1.79, 123.98]
[2.86, 133.55]

【讨论】：

他确实说这是一个数组（并且它显示时不带逗号），因此您的列表操作将不起作用（没有插入方法）。但是对于中等大小的列表，这可能比“纯”numpy 操作更快。并且更清晰。
Ty，好点子。他将不得不返回转换为列表，我猜这在嵌套时很重要。

【解决方案4】：

这是正确的算法：

arr = [ ... ]
result = []
result.append(arr[0])
for i in range(1, len(arr)):
    if arr[i][1] - arr[i-1][1] > 15:
        result.append([0.0,0.0])
    result.append(arr[i])

print(result)

【讨论】：

嗯，好像没有加0。 math.abs 也给了我一个错误，所以我用 abs 替换它。输出为 [array([2.73, 19.13]), array([0.30, 28.70]), array([2.64, 38.25]), array([2.29, 47.77]), array([2.01, 57.28]), array ([2.61, 66.82]), 数组([2.20, 76.33]), 数组([2.49, 85.85]), 数组([2.55, 104.90]), 数组([2.65, 114.47]), 数组([1.79, 123.98 ]) ...
我想我给你的算法完全错误。我现在将编辑它们。

【解决方案5】：

一种可以处理多个填充槽的单衬管。在这里，我在 OP 示例中对其进行了测试，修改了一个值。

In [70]: np.insert(a, np.where(np.diff(a[:,1])>15)[0]+2,0, axis=0)


In [71]: Out[70]: 
array([[   0.  ,    0.  ],
       [   1.85,    9.6 ],
       [   2.73,   19.13],
       [   0.3 ,   28.7 ],
       [   2.64,   38.25],
       [   2.29,  140.  ],   # modified
       [   0.  ,    0.  ],
       [   2.01,   57.28],
       [   2.61,   66.82],
       [   2.2 ,   76.33],
       [   2.49,   85.85],
       [   2.55,  104.9 ],
       [   0.  ,    0.  ],
       [   2.65,  114.47],
       [   1.79,  123.98],
       [   2.86,  133.55]])

使用where 代替argmax（Colonel's 答案）可以处理多个插槽。 +2 是必需的，因为 diff 是短的，我们在后面插入。 ediff1d 有更多处理端点的选项。

np.insert 有多种填充策略。在这种情况下，它可能正在执行类似于 Divakar's 答案的操作 - 创建一个 out，并将值复制到正确的插槽。

另一个答案使用np.abs()。这可能是需要的，但在我的示例中，这将在 140 回落到 57 之后添加另一个 0 行。

【讨论】：

【解决方案6】：

如果numpy 没有一些本地方法来做这种事情，我会感到惊讶，但我认为这也可以：

i = 1
while i < len(lst):
    if abs(lst[i][1] - lst[i-1][1]) > 15:
        lst[i] = [0.0, 0.0]
        # uncomment to change only the second column
        # lst[i][1] = 0.0
        i += 1
    i += 1

输出：

>>> lst
array([[   0.  ,    0.  ],
       [   1.85,    9.6 ],
       [   2.73,   19.13],
       [   0.3 ,   28.7 ],
       [   2.64,   38.25],
       [   2.29,   47.77],
       [   2.01,   57.28],
       [   2.61,   66.82],
       [   2.2 ,   76.33],
       [   2.49,   85.85],
       [   2.55,  104.9 ],
       [   2.65,  114.47],
       [   1.79,  123.98],
       [   2.86,  133.55]])
>>> 
>>> i = 1
>>> while i < len(lst):
...     if abs(lst[i][1] - lst[i-1][1]) > 15:
...         lst[i] = [0.0, 0.0]
...         i += 1
...     i += 1
... 
>>> lst
array([[   0.  ,    0.  ],
       [   1.85,    9.6 ],
       [   2.73,   19.13],
       [   0.3 ,   28.7 ],
       [   2.64,   38.25],
       [   2.29,   47.77],
       [   2.01,   57.28],
       [   2.61,   66.82],
       [   2.2 ,   76.33],
       [   2.49,   85.85],
       [   0.  ,    0.  ],
       [   2.65,  114.47],
       [   1.79,  123.98],
       [   2.86,  133.55]])
>>>

【讨论】：