如何计算 TRUE 的数量，直到 numpy 数组中的 FALSE？答案

【问题标题】：How to count the number of TRUE until a FALSE in numpy array?如何计算 TRUE 的数量，直到 numpy 数组中的 FALSE？
【发布时间】：2021-07-16 22:23:28
【问题描述】：

我正在尝试计算 numpy.array 中 True 值的数量，直到达到 False。

例如，如果你有

condition = np.array([True, True, True, False, 
    False, True, False, True, True, False, True])

那么想要的结果就是

np.array([3, 2, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 1, 0, 1])

编辑：

Numpy first occurrence of value greater than existing value 不是我要问的，因为这是关于第一次满足条件的问题。我在问每次满足条件时连续满足多少次。 Find first sequence item that matches a criterion 也不起作用，因为我再次询问序列是否第一次满足条件。

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Numpy first occurrence of value greater than existing value
还有stackoverflow.com/questions/9868653/…
我认为这可以通过reversing、cumsum 和某种reset 的组合来完成，当 False 时。但我不确定潜在的时间节省是否值得额外的工作。从头开始的简单迭代计算应该足够快，并且更容易开发。
np.hstack([np.array(list(gr)).cumsum()[::-1] for _, gr in groupby(condition)])

标签： python numpy boolean counting

【解决方案1】：

condition = np.array([True, True, True, False, 
    False, True, False, True, True, False, True])
    
r = []
c = 0

for x in reversed(condition):
  if x == False:
    c = 0
  else:
    c+=1
  r.append(c)
  
r.reverse()
print(np.array(r))

https://trinket.io/python3/a5bd54189b

更短的版本：

r = [0]
for x in reversed(condition):
  r.append(r[-1] + 1 if x else 0)

r.reverse()
r.pop()
print(np.array(r))

【讨论】：

【解决方案2】：

逐行解释计算

import numpy as np                                                      

condition = np.array([True, True, True, False, False, True, False, True, True, False, True])                       

rvs = condition[::-1]   # Reverse the array order
rvs                                                                     
# array([ True, False,  True,  True, False,  True, False, False,  True,
        True,  True])

cum_rvs = rvs.cumsum()  # Cumulative sum of Trues                                         
cum_at_zero = (~rvs)*cum_rvs   # Cum where rvs is True set to zero                                         

cum_max = np.maximum.accumulate( cum_at_zero ) # Equivalent to cummax( cum_at_zero )
cum_max                                                               
# array([0, 1, 1, 1, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4])
  
result = cum_rvs - cum_max  # Use cum_max to adjust the cum_rvs down                        

result = result[::-1]  # Reverse the result order                                                
result                                                                  
# array([3, 2, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 1, 0, 1])

或者更简洁的形式：

rvs = condition[::-1]                                                   
cum_rvs = rvs.cumsum()

result = ( cum_rvs - np.maximum.accumulate((~rvs)*cum_rvs ))[::-1]

【讨论】：

【解决方案3】：

import itertools
condition = np.array([True, True, True, False, False, True, False, True, True, False, True])
group_list = [list(g) for _, g in itertools.groupby(enumerate(condition), key = lambda x: x[-1])]
temp = 0
ans = []
for item in group_list:
    if item[0][1]:
        for i in range(len(item)):
            ans.append(len(item) - (item[i][0] - temp))
        temp += len(item)
    else:
        for i in range(len(item)):
            ans.append(0)
        temp += len(item)
print(ans)  
>>> [3, 2, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 1, 0, 1]

【讨论】：

【解决方案4】：

您实际上可以使用两行代码来全面完成此操作，而无需扩展库：

false_indices = [np.where(condition[j:] == False)[0] for j in range(len(condition))]

result = np.array([arr[0] if arr.size != 0 else int(condition[-1]) for arr in result])

如果不是 conditions 中的最后一个 bool 会引发 IndexError，它甚至可能是单行代码。

【讨论】：