python中两个数字之间的数组中的值

Question

所以制作一个真正解释我想要的标题比我想象的要难，所以我来解释一下。

我有一个用零填充的数组，每次满足条件时都会添加值，所以在 1 个时间步迭代之后，我得到了这样的结果（减去标题）：

current_array =

bubble_size y_coord
14040       42
3943        71
6345        11
0           0
0           0
....

在这个时间步完成后，这个 current_array 被设置为 previous_array 并用零擦除，因为每次都没有保证的条目数。

现在真正的问题是我希望能够检查 previous_array 第一列中的所有行，并查看当前气泡大小是否在任何一侧的 5% 以内，如果是，我想拿走当前的 y 位置与previous_array的第二列中匹配的气泡大小数字相关联的值。

目前我有类似的东西；

if bubble_size in current_array[:, 0]:
    do_whatever

但我不知道如何在不使用循环的情况下提取关联的 y_coord，我可以这样做（数组大约有 100 行，至少有 1000 个时间步长，所以我想让它像可能）但想避免

我已经包含了我对 for 循环的想法（注意 current 和 previous_array 实际上是 current 和 previous_frame）

for y in range (0, array_size):
    if bubble_size >> previous_frame[y,0] *.95 &&<< previous_frame[y, 0] *1.05:
        distance_travelled = current_y_coord - previous_frame[y,0]
        y = y + 1

非常感谢任何帮助:)

Answer 1

我可能没有在这里找到您的问题，但如果您想首先检查气泡大小是否在同一行元素之间 95 % 您可以使用以下内容：

import numpy as np

def apply(p, c):  # For each element check the bubblesize grow
    if(p*0.95 < c < p*1.05):
        return 1
    else:
        return 0


def dist(p, c):  # Calculate the distance
    return c-p

def update(prev, cur):
    assert isinstance(
        cur, np.ndarray), 'Current array is not a valid numpy array'
    assert isinstance(
        prev, np.ndarray), 'Previous array is not a valid numpy array'
    assert prev.shape == cur.shape, 'Arrays size mismatch'

    applyvec = np.vectorize(apply)
    toapply = applyvec(prev[:, 0], cur[:, 0])

    print(toapply)

    distvec = np.vectorize(dist)
    distance = distvec(prev[:, 1], cur[:, 1])

    print(distance)


current = np.array([[14040, 42],
                [3943,71],
                [6345,11],
                [0,0],
                [0,0]])

previous = np.array([[14039, 32],
                [3942,61],
                [6344,1],
                [0,0],
                [0,0]])

update(previous,current)

PS：请问，根据我的示例，您能告诉我们您要寻找的最终数组是什么吗？

Answer 2

据我所知（如果我错了，请纠正我）：

• 您有当前的气泡大小（整数）和当前的 y 值（整数）
• 您有一个包含气泡大小和 y 坐标的二维数组 (prev_array)
• 您想检查您当前的气泡大小是否在prev_array 中存储的每个气泡大小的 5% 以内（无论哪种方式）
• 如果它们在范围内，则从存储的 y 坐标中减去当前的 y 值
• 这将生成一个新数组，其中仅包含范围内的气泡大小以及新减去的 y 值
• 您希望在没有显式循环的情况下执行此操作

您可以在 numpy 中使用布尔索引来做到这一点...

设置上一个数组：

prev_array = np.array([[14040, 42], [3943, 71], [6345, 11], [3945,0], [0,0]])

prev_array

array([[14040,    42],
       [ 3943,    71],
       [ 6345,    11],
       [ 3945,     0],
       [    0,     0]])

您已经存储了要用于比较的气泡大小，以及当前的 y 坐标值：

bubble_size = 3750
cur_y = 10

接下来我们可以创建一个布尔掩码，我们只选择满足 5% 标准的 prev_array 行：

ind = (bubble_size > prev_array[:,0]*.95) & (bubble_size < prev_array[:,0]*1.05)

# ind is a boolean array that looks like this: [False,  True, False,  True, False]

然后我们使用ind 索引prev_array，并计算新的（减去的）y 坐标：

new_array = prev_array[ind]
new_array[:,1] = cur_y - new_array[:,1]

给出你的最终输出数组：

array([[3943,  -61],
       [3945,   10]])

由于不清楚您希望输出实际是什么样子，因此您也可以使用新的 y 值更新 prev_array，而不是创建新数组：

ind = (bubble_size > prev_array[:,0]*.95) & (bubble_size < prev_array[:,0]*1.05)
prev_array[ind,1] = cur_y - prev_array[ind,1]

这给出了：

array([[14040,    42],
       [ 3943,   -61],
       [ 6345,    11],
       [ 3945,    10],
       [    0,     0]])