Python：在不使用 groupby 的情况下在 3D numpy 数组中查找连续值？

Question

假设你有以下 3D numpy 数组：

matrices=
numpy.array([[[1, 0, 0], #Level 0
              [1, 1, 1],
              [0, 1, 1]],

             [[0, 1, 0], #Level 1
              [1, 1, 0],
              [0, 0, 0]],

             [[0, 0, 1], #Level 2
              [0, 1, 1],
              [1, 0, 1]]])

并且您想要计算每个单元格获得连续值 1 的次数。假设您要计算每个单元格出现 2 和 3 个连续值 1 的次数。结果应该是这样的：

two_cons=([[0,0,0],
           [1,1,0],
           [0,0,0]])
three_cons=([[0,0,0],
             [0,1,0],
             [0,0,0]])

表示两个单元格至少有 2 个连续值为 1，只有一个单元格有 3 个连续值。

我知道这可以通过使用groupby 来完成，为每个单元格提取“垂直”系列值，并计算您获得n 连续值的次数：

import numpy
two_cons=numpy.zeros((3,3))
for i in range(0,matrices.shape[0]): #Iterate through each "level"
    for j in range(0,matrices.shape[1]):
        vertical=matrices[:,i,j] #Extract the series of 0-1 for each cell of the matrix
        #Determine the occurrence of 2 consecutive values
        cons=numpy.concatenate([numpy.cumsum(c) if c[0] == 1 else c for c in numpy.split(vertical, 1 + numpy.where(numpy.diff(vertical))[0])])
        two_cons[i][j]=numpy.count_nonzero(cons==2)

在这个例子中，你得到了：

two_cons=
array([[ 0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.]])

我的问题：如果我无法访问 vertical，我该怎么做？ 在我的真实案例中，3D numpy 数组太大，我无法提取垂直序列许多级别，所以我必须一次循环通过每个级别，并记住之前n级别发生的事情。你有什么建议？

Answer 1

我还没有检查代码，但是这样的东西应该可以工作......这个想法是沿着第三维扫描矩阵并有 2 个辅助矩阵，一个跟踪实际序列的长度，和一个跟踪迄今为止遇到的最佳序列。

bests = np.zeros(matrices.shape[:-1])
counter = np.zeros(matrices.shape[:-1])

for depth in range(matrices.shape[0]):
    this_level = matrices[depth, :, :]
    counter = counter * this_level + this_level
    bests = (np.stack([bests, counter], axis=0)).max(axis=0)

two_con = bests > 1
three_con = bests > 2