一维numpy数组中到下一个非零元素的距离答案

【问题标题】：Distance to next non-zero element in one-dimensional numpy array一维numpy数组中到下一个非零元素的距离
【发布时间】：2020-12-15 14:29:47
【问题描述】：

我有一个由 1 和 0 组成的一维 numpy 数组，如下所示：

[0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]

对于数组的每个非零元素，我想计算到下一个非零元素的“距离”。也就是说，我想回答“下一个非零元素还有多远？”这个问题。所以上述数组的结果是：

[0, 0, 0, 1, 3, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0]

这个有内置的 numpy 函数吗？如果没有，在 numpy 中实现这一点的最有效方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

这里有 2 个衬垫。如果您不想覆盖原始 a 替换为 copy()

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

ix = np.where(a)[0]
a[ix[:-1]] = np.diff(ix)

print(a[:-1]) # --> array([0, 0, 0, 1, 3, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0])

【讨论】：

输出的末尾有一个
是的，但这是细微差别。你可以随时b=a[:-1]

【解决方案2】：

可能不是最佳答案。

np.where 将按递增顺序为您提供非零索引的位置。通过对结果进行迭代，可以知道每个1的位置和后面的1的位置，可以自己轻松构建结果数组。如果 1 是稀疏的，这可能非常有效。

让我看看我能不能想到一些更 numpy-ish 的东西。

== 更新 ==

啊，刚来找我

# Find the ones in the array
temp = np.where(x)[0]
# find the difference between adjacent elements
deltas = temp[1:] - temp[:-1]
# Build the result based on these
result = np.zeros_like(x)
result[temp[:-1]] = deltas

【讨论】：

【解决方案3】：

我们试试吧：

import numpy as np

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

# create output
res = np.zeros_like(arr)

# select indices non-zero
where, = np.where(arr)

# assign the indices of the non-zero the diff
res[where[:-1]] = np.diff(where)
print(res)

输出

[0 0 0 1 3 0 0 6 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0]

【讨论】：