在numpy中的值处拆分数组答案

【问题标题】：Split array at value in numpy在numpy中的值处拆分数组
【发布时间】：2011-03-11 23:28:36
【问题描述】：

我有一个包含以下格式数据的文件：

0.0 x1
0.1 x2
0.2 x3
0.0 x4
0.1 x5
0.2 x6
0.3 x7
...

数据由多个数据集组成，每个数据集在第一列中以 0 开头（因此 x1,x2,x3 将是一组，x4,x5,x6,x7 将是另一组）。我需要分别绘制每个数据集，所以我需要以某种方式拆分数据。完成此任务的最简单方法是什么？

我意识到每次在第一列中遇到 0 时，我都可以逐行查看数据并拆分数据，但这似乎非常低效。

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

我其实很喜欢本杰明的回答，稍微短一点的解决方案是：

B= np.split(A, np.where(A[:, 0]== 0.)[0][1:])

【讨论】：

如果有一件事我确定，那就是无论你用 Python 写什么，总有更短的方法！
@bafcu：老实说，我认为功劳真的应该归功于本杰明（而不是我）。我只是在“微调”他的答案。谢谢

【解决方案2】：

一旦你有一个长的 numpy 数组中的数据，就这样做：

import numpy as np

A = np.array([[0.0, 1], [0.1, 2], [0.2, 3], [0.0, 4], [0.1, 5], [0.2, 6], [0.3, 7], [0.0, 8], [0.1, 9], [0.2, 10]])
B = np.split(A, np.argwhere(A[:,0] == 0.0).flatten()[1:])

这将为您提供包含三个数组 B[0]、B[1] 和 B[2] 的 B（在这种情况下；我添加了第三个“部分”以向自己证明它工作正常）。

【讨论】：

【解决方案3】：

您不需要 python 循环来评估每个拆分的位置。在第一列上做一个差异，找出值减少的地方。

import numpy

# read the array
arry = numpy.fromfile(file, dtype=('float, S2'))

# determine where the data "splits" shoule be
col1 = arry['f0']
diff = col1 - numpy.roll(col1,1)
idxs = numpy.where(diff<0)[0]

# only loop thru the "splits"
strts = idxs
stops = list(idxs[1:])+[None]
groups = [data[strt:stop] for strt,stop in zip(strts,stops)]

【讨论】：

【解决方案4】：

def getDataSets(fname):
    data_sets = []
    data = []
    prev = None
    with open(fname) as inf:
        for line in inf:
            index,rem = line.strip().split(None,1)
            if index < prev:
                data_sets.append(data)
                data = []
            data.append(rem)
            prev = index
        data_sets.append(data)
    return data_sets

def main():
    data = getDataSets('split.txt')
    print data

if __name__=="__main__":
    main()

结果

[['x1', 'x2', 'x3'], ['x4', 'x5', 'x6', 'x7']]

【讨论】：