在二维数组的所有行中查找特定序列

Question

我正在尝试在 python 中创建一个循环（或更多 python 方式）来检测特定序列何时发生在二维数组中，然后用另一个集合替换它。专门找到每行中的第一个 [0,1,1] 并将其替换为 [0.25,0.5,0.75] 之类的内容，以在 1 的边缘创建渐变。

例子：

a =[[0,0,0,0,0,0,0]
    [0,1,1,1,1,1,0]
    [0,1,1,1,1,1,0]
    [0,0,0,0,0,0,0]]

detectfunction(a,[0,1,1],[0.25,0.5,0.75])

output =[[0,  0 ,  0 ,  0,0,0,0]
        [0,0.25,0.5,0.75,1,1,0]
        [0,0.25,0.5,0.75,1,1,0]
        [0,  0 ,  0 ,  0,0,0,0]]

这是我当前的代码，仅适用于数据的一部分。边缘列表是我在 0,1 过渡之后真正想要切入的内容。

fr_len = 10
fringe = np.arange(0,1,1/fr_len)
fringecloud1 = []
for ind,val in enumerate(O1bitcloud_m):
    m = list(O1bitcloud_m[ind])
    if val[ind] == 0 and val[ind+1] == 1:
        startind = ind
        endind = ind+fr_len
        m[startind:endind] = fringe
        fringecloud1.append(m)
    else:
        fringecloud1.append(m)

提前谢谢你！！

Answer 1

将操作拆分为三个任务及相关方法：

1. 获取n个连续元素的组，与目标进行比较；
2. 找到目标组的索引，先匹配；
3. 用替换替换目标组。

---

这里的第一个方法是生成器返回一个列表，其中元素按n分组：

def each_cons(iterable, n = 2):
    if n < 2: n = 1
    i, size = 0, len(iterable)
    while i < size-n+1:
        yield iterable[i:i+n]
        i += 1

---

第二种方法，获取索引：

def find_idx_for_target(lst, target):
    for idx, sub in enumerate(each_cons(lst, n=len(target))):
        if sub == target:
            return idx
    return None

---

终于换人了：

def replace(lst, target, replacement):
    for sublst in lst:
        idx = find_idx_for_target(sublst, target)
        if idx is not None:
            sublst[idx:idx+len(replacement)] = replacement
    # add a check for len(target) == len(replacement)

---

例子：

a =[[0,0,0,0,0,0,0],
    [0,1,1,1,1,1,0],
    [0,1,1,1,1,1,0],
    [0,0,0,1,0,1,1]]
target = [0, 1, 1]
replacement = [0, 2, 2]

replace(a, target, replacement)

a

#[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
# [0, 2, 2, 1, 1, 1, 0],
# [0, 2, 2, 1, 1, 1, 0],
# [0, 0, 0, 1, 0, 2, 2]]

Answer 2

这是使用内置 array 模块的一种方法。通过将a 的行表示为Python 数组，我们可以直接在表示每一行的字节上调用replace。结果与您的预期输出不完全匹配（我不确定为什么示例输出的第 2 行和第 3 行中有前导零）。

a =[[0,0,0,0,0,0,0],
    [0,1,1,1,1,1,0],
    [0,1,1,1,1,1,0],
    [0,0,0,0,0,0,0],]

import array

def detectfunction(a, pattern, subst):
  pattern_bytes = array.array('d', pattern).tobytes()
  subst_bytes   = array.array('d', subst).tobytes()
  
  result = list()
  for row in a:
    arr_row = array.array('d', row)
    new_arr_row = array.array('d', [])
    new_arr_row.frombytes(arr_row.tobytes().replace(pattern_bytes, subst_bytes))
    result.append(new_arr_row.tolist())
  
  return result

result = detectfunction(a,[0,1,1],[0.25,0.5,0.75])

# [[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
#  [0.25, 0.5, 0.75, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0],
#  [0.25, 0.5, 0.75, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0],
#  [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]]