填充numpy数组中某个值之间的值答案

【问题标题】：Fill values in numpy array that are between a certain value填充numpy数组中某个值之间的值
【发布时间】：2020-02-04 00:58:40
【问题描述】：

假设我有一个如下所示的数组：

a = np.array([0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0])

我想用 1 填充 1 之间的值。所以这将是所需的输出：

a = np.array([0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0])

我查看了this 的答案，结果如下：

array([0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
   1, 1])

我确信这个答案非常接近我想要的输出。但是，尽管尝试了无数次，但我无法更改此代码以使其按我想要的方式工作，因为我对 numpy 数组并不精通。非常感谢任何帮助！

【问题讨论】：

标签： numpy numpy-ndarray

【解决方案1】：

试试这个

b = ((a == 1).cumsum() % 2) | a

Out[10]:
array([0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0], dtype=int32)

来自@Paul Panzer：使用ufunc.accumulate 和bitwise_xor

b = np.bitwise_xor.accumulate(a)|a

【讨论】：

同样的想法，但速度更快：np.bitwise_xor.accumulate(a)|a.
@PaulPanzer：在bitwise_xor 上使用ufunc.accumulate 非常好。我将其添加到答案中

【解决方案2】：

试试这个：

import numpy as np

num_lst = np.array(
[0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0])

i = 0
while i < len(num_lst): # Iterate through the list
    if num_lst[i]: # Check if element is 1 at i-th position
        if not num_lst[i+1]: # Check if next element is 0
            num_lst[i+1] = 1 # Change next element to 1
            i += 1 # Continue through loop
        else: # Check if next element is 1
            i += 2 # Skip next element
    else:
        i += 1 # Continue through loop


print(num_lst)

这可能不是最优雅的执行方式，但它应该可以工作。基本上，我们遍历列表以找到任何 1。当我们找到一个为 1 的元素时，我们检查下一个元素是否为 0。如果是，那么我们将下一个元素更改为 1。如果下一个元素为 1，这意味着我们应该停止将 0s 更改为 1s，所以我们跳过该元素并继续迭代。

【讨论】：

如果使用 numba 包裹，您可以大大加快解决方案