Python：使用setdiff将值分配给numpy数组

Question

我有一个numpy阵列：

>>> n1 = np.array([1, 1, 2, 1, 4, 5, 3, 8, 2, 9, 9])

由此，我可以得到从开始到下一个较低数量开始之前的最高值的元素数量，如下所示：

^{pr2}$

我可以在数组的开头插入0：

>>> wherediff = np.insert(wherediff, 0, 0)
>>> wherediff
array([0, 3, 6, 8])

我可以得到每个连续值之间的元素数：

>>> sum_vals = np.abs(wherediff[1:] - wherediff[:-1])
>>> sum_vals
array([3, 3, 2])

现在，我想生成另一个具有以下属性的numpy数组：

• 对于包含0到2的元素，我需要值1（1的数量是sum_vals[0]，我希望它位于range(wherediff[0], wherediff[1])的位置）
• 对于包含3到5的元素，我需要值2（2s的数量是sumvals[1]，我希望它位于range(wherediff[1], wherediff[2])的位置
• 对于包含6到7的元素，我需要值3
• 对于最后一个元素，我需要值4

我试过了：

>>> n3 = []
>>> for i in range(1, wherediff.shape[0]):
...     s1 = set(range(wherediff[i]))
...     s2 = set(range(wherediff[i-1]))
...     s3 = np.setdiff1d(s1, s2)[0]
...     n3.append(np.repeat(i, len(s3)))

我想稍后切换到一个数组，但是setdiff1d函数没有按预期执行。它正在这样做：

>>> for i in range(1, wherediff.shape[0]):
...     s1 = set(range(wherediff[i]))
...     s2 = set(range(wherediff[i-1]))
...     s3 = np.setdiff1d(s1, s2)[0]
...     print(s3)
...
set([0, 1, 2])
set([0, 1, 2, 3, 4, 5])
set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

然而我想要

0 1 2
3 4 5
6 7
8, 9, 10

有什么想法吗？在

Answer 1

跳过所有的setdiff1d和索引操作，使用布尔数组：

flags = n1[1:] < n1[:-1]
flags = np.insert(flags, 0, True)

result = np.cumsum(flags)

cumsum对每一个True加1，所以第一个元素加一次，每次{}的元素比前一个元素小一次。在

Answer 2

如果您使用的是本机python集，那么也可以在不使用numpy的情况下执行diff操作：

wherediff = np.array([0, 3, 6, 8])

for i in range(1, wherediff.shape[0]):
    s1 = set(range(wherediff[i]))
    s2 = set(range(wherediff[i-1]))
    s3 = np.array(list(s1 - s2))
    print(s3)

如果你想做任何事情都在纽比，那么这就是方法：

^{pr2}$

请注意，您可以在这里使用assume_unique=True。。。在