Python中另一个数组的切片数组给定范围

Question

更清楚地说，让我重述一下我最初在下面提出的问题。

我有一系列的数据点，当有人迈出一步，然后又迈出一步时，它们的振幅会上升或下降。当脚离地时为零。

一个简单的例子如下：

 data_array = (0,0,0,10,20,50,40,30,10,0,0,0,0,0,10,20,50,40,30,10,0,0)

我通过记录一个数组中的开始（所有开始的索引）和另一个数组中的停止来确定每个步骤何时开始和停止。

开始=（4 15）

停止=（9 20）

问题是：现在，我想将每个步骤的实际数据从初始数组中分割出来，并将它们分成列。

[注：如有必要，我们知道start或stops数组中的数据量所采取的步骤数。]

2010年

20 20个

50 50个

40 40个

30 30个

2010年

我不知道如何使用这些开始和停止索引来分割初始数组。或者，我没有找到过滤函数来分割步骤。

BTW（第二次编辑） 下面是一些我正在使用的代码，如果有帮助的话：

sigma = 5

threshold = 30

above_threshold = gaussian_filter(Fz, sigma=sigma) > threshold

#---INDEX ALL STATE CHANGES---

ind = np.where(np.diff(above_threshold))[0] + 1

print ind

原始问题

在这种类型的数组中：

data_array = (0,0,0,10,20,50,40,30,10,0,0)

我确定值在20以上和20以下。我将这些索引返回为开始（高于20）和停止（低于20），方法是：

startstop = np.vstack((ind[::2], ind[1::2])).T   
starts1=np.vstack((ind[::2])).T
stops1=np.vstack((ind[1::2])).T

有人能用numpy（或不用）把我指向正确的方向吗？这样我就可以用其中一个数组（startstop，starts1，stops1）提取数据数组中的所有值，得到：

new_array = (50,40,30)

谢谢， 斯科特

Answer 1

我不明白你想怎么做，但你能用filter吗？以下内容：

>>> data_array = (0,0,0,10,20,50,40,30,10,0)
>>> filter(lambda x: x>20,data_array)

(50, 40, 30)

也适用于numpy数组。

Answer 2

take（）会做你想做的，我想。

data_array = np.array([0,0,0,10,20,50,40,30,10,0])


b = data_array.take([1,2,3])
print b

输出：

[ 0  0 10]

阅读更多：take()more on take

Answer 3

Python列表是用方括号定义的，我们希望生成一个列表列表（其中每个部分包含一个定义的段）。因为计算机从0开始计数，“第四个元素是开始”转换为数组索引=3。

一个怪癖是，要查询第4到第9个元素，我们将使用data_array[3:9]：这个切片表示法为您提供从指定的第一个元素开始到（但不包括）最后一个元素的每个元素。剩下的是一个列表理解，它遍历任意数量的步骤段。

starts = [4, 15]
stops = [9, 20]
data_array = [0,0,0,10,20,50,40,30,10,0,0,0,0,0,10,20,50,40,30,10,0,0]
segments = [ data_array[starts[i] - 1: stops[i]  ]  for i in range( len(starts) ) ]

回报

>>> segments
[[10, 20, 50, 40, 30, 10], [10, 20, 50, 40, 30, 10]]

每组步骤（段）可单独访问：

>>>segments[0]
[10, 20, 50, 40, 30, 10]

编辑：或者。。。如果需要使用numpy数组，请尝试： segments=array（[data_array[starts[i]-1:stops[i]]for i in range（len（starts））]）

我尝试在其他模块中直接获取数组（使用itertools.islice和itertools.chain、numpy.fromiter等）。但是，即使这个更奇特的解决方案奏效了，我也不确定它是否比转换成一个数组有显著的速度优势，而且它也不会那么简洁。见：How do I build a numpy array from a generator?