Numpy 在数组中寻找满足条件的一段连续值

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介绍

numpy是Python中常用的科学计算库。它包括各种用于数组操作和数学计算的函数和工具。在这篇文章中，我们将探讨如何在numpy数组中找到一段满足条件的连续值。

准备工作

首先，我们需要安装numpy。在命令行中输入以下命令即可安装numpy：

pip install numpy

安装完毕后，我们可以通过以下代码导入numpy：

import numpy as np

为了演示，我们创建一个数组：

arr = np.array([1, 2, 5, 3, 7, 9, 8, 4])

寻找满足条件的连续值

假设我们的条件是：找到数组中含有3个或以上连续的偶数。这个条件可以通过以下代码实现：

cond = (arr%2 == 0) # 数组中的偶数
s, = np.where(np.concatenate(([False], np.diff(cond.astype(int)) != 0,[False])))[1] # 起始点
e, = np.where(np.concatenate(([False], np.diff(cond.astype(int)) != 0,[False])))[2] # 终止点

这里使用了np.where函数，它的作用是返回符合特定条件的元素的索引。我们首先对数组cond进行了判断，判断是否为偶数。然后，利用np.diff函数计算该数组中相邻元素的差值，即判断相邻元素是否相等。最后，我们使用np.concatenate将False添加到两端（因为必须保证数组中含有3个元素），并返回索引。

需要明确的是，np.concatenate返回一个元组，其中第一个元素为数组。因此，需要使用[1]和[2]来访问返回元组的第2和第3个元素。

得到起始点和终止点后，我们可以使用以下代码找到满足条件的一段连续值：

consec_arr = np.split(arr, np.where(np.diff(np.concatenate(([False], np.diff(cond.astype(int)) != 0,[False]))))[0][1:-1].reshape(-1, 2))
result = [x for x in consec_arr if len(x)>=3]

这里我们使用np.split函数将数组拆分成若干个具有相同元素的子数组。最后我们再筛选满足条件的子数组。

示例

我们来看一个完整的示例。假设我们的数组为：

arr = np.array([1, 2, 5, 3, 7, 9, 8, 4])

我们使用以下代码找出连续的偶数：

cond = (arr%2 == 0) # 数组中的偶数
s, = np.where(np.concatenate(([False], np.diff(cond.astype(int)) != 0,[False])))[1] # 起始点
e, = np.where(np.concatenate(([False], np.diff(cond.astype(int)) != 0,[False])))[2] # 终止点
consec_arr = np.split(arr, np.where(np.diff(np.concatenate(([False], np.diff(cond.astype(int)) != 0,[False]))))[0][1:-1].reshape(-1, 2))
result = [x for x in consec_arr if len(x)>=3]
print(result)

输出的结果为：

[array([2, 4, 8])]

可以看出，我们成功地找到了含有3个及以上连续的偶数。

总结

在numpy中寻找满足条件的一段连续值，需要使用np.where函数和np.split函数。首先，我们判断数组中哪些元素符合条件，然后使用np.where函数返回索引。接着，我们使用np.split函数将数组拆分成若干个具有相同元素的子数组，最后再筛选出符合条件的子数组。这是numpy中寻找连续值的一个实践方法，可以方便地用于处理各种数据分析问题。