Python：用单个值替换数组中的多个切片答案

【问题标题】：Python: replace several slices in an array with single valuesPython：用单个值替换数组中的多个切片
【发布时间】：2017-11-12 04:52:41
【问题描述】：

import numpy as np
np.random.seed(5)
x = np.random.randint(0,10,12)
# array([3, 6, 6, 0, 9, 8, 4, 7, 0, 0, 7, 1])

我想替换 x 的几个子数组，每个子数组对应一个值，例如 avg。在子数组上：

# given the start and end indices for THREE subarrays of x
subary_start, subary_end = np.array([0, 2, 8]), np.array([1, 3, 10])
for i, j in zip(subary_start, subary_end):
    val = np.mean(x[i:j+1]) # avg. over the subarray
    print(val)
# 4.5, 3, 2.33

预期的输出是 array([4.5, 3, 9, 8, 4, 7, 2.33, 1])。

在我的典型情况下，len(x) 可以是一万个，并且可以有数百个切片，因此非常感谢一个有效的解决方案。

【问题讨论】：

您的解决方案有效吗？
np.mean() 已经以最有效的方式实现。
切片的开始和索引是否总是包含在单独的 ndarray 中？
@wwii 是的，它可以工作，但有点愚蠢：创建一个与x 长度相同的True ary，将切片的索引设置为False，同时保留True 作为起始索引。使用布尔数组索引x，并将起始索引设置为相应的替换值。
@wwii 我将subary_start 和subend_end 与另一个函数一起推导出来，我认为它们的格式可以不受这种方式的限制。

标签： python arrays replace slice

【解决方案1】：

import copy

def replace_slice(seq, slice_start, slice_end):

    seq = seq.astype(float)
    seq_copy = copy.copy(seq)
    bool_new_seq = np.ones(len(seq_copy), dtype=bool)

    for i, j in zip(slice_start, slice_end):
        bool_new_seq[i+1: j+1] = False
        new_val = np.mean(seq_copy[i: j+1])
        seq_copy[i] = new_val

    new_seq = seq_copy[bool_new_seq]
    return new_seq

replace_slice(x, np.array([0, 2, 8]), np.array([1, 3, 10])) 产生预期的结果。但是，不确定对于长序列和切片列表是否有更好的选择。

【讨论】：