在numpy数组中迭代答案

【问题标题】：Iterating in numpy arrays在numpy数组中迭代
【发布时间】：2016-11-23 10:57:40
【问题描述】：

我在遍历我的 numpy 数组时遇到问题。我有两个函数（f 和 g）和 x 轴的时间戳。首先，我确定了 f 和 g 的截距。然后我想计算拦截发生了多少次，而我的函数 f 的值大于 0。运行代码后出现以下错误。（我也试过 f.all() ）：

具有多个元素的数组的真值是不明确的。使用 a.any() 或 a.all()

代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np


df = pd.read_csv("Sensor2.csv", delimiter=";", parse_dates=True)

df.drop('x', axis=1, inplace=True)
df.drop('y', axis=1, inplace=True)

df["100MA"] = pd.rolling_mean(df["z"], 100, min_periods=1)
df["200MA"] = pd.rolling_mean(df["z"], 200, min_periods=1)


x = np.array(df['Timestamp'])
f = np.array(df['100MA'])
g = np.array(df['200MA'])


index = np.argwhere((np.diff(np.sign(f - g)) != 0)).reshape(-1).astype(int)


counter = 0

for i in np.nditer(index):
    if f > 0:
        counter = counter +1
        print counter

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

最后一次迭代没有意义。也不要使用nditer。直接迭代。

标签： python arrays loops numpy for-loop

【解决方案1】：

ValueError 被if f > 0: 行抛出。你有f 作为一个数字数组，你问它在哪里是正数：f > 0 给你一个布尔值数组。 if 语句需要一个布尔表达式，但您不能将布尔数组强制转换为单个布尔值。

正如异常消息所述，要使用您拥有的代码，您需要将f > 0 更改为(f > 0).any() 或(f > 0).all()。

您的问题听起来好像您正在尝试做的是计算index 是True 的次数，其中f 在同一位置是正数（也就是说，您的实际意思是if f[i+1] > 0:)。如果是这种情况，你可以试试：

index = np.diff(np.sign(f - g)) != 0
counter = (f[1:][index] > 0).sum()

我将在此处指出逐一索引（f[i+1] 和 f[1:]），这是为了纠正 numpy.diff 使 index 比 f 小一项。

【讨论】：