python - Python:不使用groupby在3D numpy数组中查找连续值？

假设您具有以下3D numpy数组：

matrices=
numpy.array([[[1, 0, 0], #Level 0
              [1, 1, 1],
              [0, 1, 1]],

             [[0, 1, 0], #Level 1
              [1, 1, 0],
              [0, 0, 0]],

             [[0, 0, 1], #Level 2
              [0, 1, 1],
              [1, 0, 1]]])

并且您想要计算每个单元格获得连续值1的次数。假设您要计算每个像元出现2个和3个连续值1的次数。结果应该是这样的：

two_cons=([[0,0,0],
           [1,1,0],
           [0,0,0]])
three_cons=([[0,0,0],
             [0,1,0],
             [0,0,0]])

表示两个像元的至少2个连续值均为1，只有一个像元具有3个连续值。

我知道可以通过使用groupby，为每个单元格提取“垂直”系列的值，并计算获得n个连续值的次数来做到这一点：

import numpy
two_cons=numpy.zeros((3,3))
for i in range(0,matrices.shape[0]): #Iterate through each "level"
    for j in range(0,matrices.shape[1]):
        vertical=matrices[:,i,j] #Extract the series of 0-1 for each cell of the matrix
        #Determine the occurrence of 2 consecutive values
        cons=numpy.concatenate([numpy.cumsum(c) if c[0] == 1 else c for c in numpy.split(vertical, 1 + numpy.where(numpy.diff(vertical))[0])])
        two_cons[i][j]=numpy.count_nonzero(cons==2)

在此示例中，您将获得：

two_cons=
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])

我的问题：如果我无法访问垂直行业，该怎么办？在我的真实情况下，3D numpy数组太大了，无法在多个级别上提取垂直序列，因此我必须一次遍历每个级别，并保留先前n级别发生的情况。您建议做什么？

最佳答案

我没有检查代码，但是类似的事情应该起作用……这个想法是沿着三维扫描矩阵，并有2个辅助矩阵，一个跟踪实际序列的长度，另一个保持跟踪到目前为止遇到的最佳顺序。

bests = np.zeros(matrices.shape[:-1])
counter = np.zeros(matrices.shape[:-1])

for depth in range(matrices.shape[0]):
    this_level = matrices[depth, :, :]
    counter = counter * this_level + this_level
    bests = (np.stack([bests, counter], axis=0)).max(axis=0)

two_con = bests > 1
three_con = bests > 2

关于python - Python:不使用groupby在3D numpy数组中查找连续值？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/44439703/