在满足某些条件的numpy数组中查找长度N的范围

Question

我有一个表示测量曲线的数组。我在寻找第一个索引i，随后的N元素满足某些条件，例如位于特定边界内。在伪代码中，我在寻找最小的i，这样

lower_bound < measurement[i:i+N] < higher_bound

满足范围内所有元素的要求。在

当然，我可以做以下事情：

^{pr2}$

这是非常低效的，因为我总是比较每个i的N值。 什么是最Python式的方法来实现这一点？Numpy有一些内置的功能来找到这个吗？在

编辑： 根据请求，我提供了一些示例输入数据

a = [1,2,3,4,5,5,6,7,8,5,4,5]
lower_bound = 3.5
upper_bound = 5.5 
N = 3

应返回3，因为从a[3]开始，元素至少在3个值的范围内。在

Answer 1

一个NumPythonic矢量化解决方案是在作为二维数组堆叠的输入数组measurement的整个长度上创建滑动窗口，然后用这些索引索引到数组中，以形成measurement的2D数组版本。接下来，在绑定检查后使用np.all(..axis=1)一次查找绑定成功。最后选择第一个成功指数作为输出。实施将沿着以下路线进行-

m2D = measurement[np.arange(N) + np.arange(len(measurement)-N+1)[:,None]]
np.nonzero(np.all((lower_bound < m2D) & (higher_bound > m2D),axis=1))[0][0]

样本运行-

^{pr2}$

Answer 2

如果M是a的长度，这里有一个O（M）解。在

locations=(lower_bound<a) & (a<upper_bound)
cum=locations.cumsum()
lengths=np.roll(cum,-N)-cum==N
result=lengths.nonzero()[0][0]+1

Answer 3

这对你来说并不是特别有用的：

What is the best way to get the first item from an iterable matching a condition?