我想獲取一維 numpy 數(shù)組中不相鄰值的差異。該數(shù)組是沿時(shí)間線從 1 到 的一系列值N。對(duì)于N=12，數(shù)組可能看起來(lái)像timeline = np.array([ 0, np.nan, np.nan, 4, np.nan, 6, np.nan, np.nan, 9, np.nan, 11, 12])或喜歡timeline = np.array([ 0, 0, 0, 4, 0, 6, 0, 0, 9, 0, 11, 12])所需的結(jié)果應(yīng)如下所示：（數(shù)組的大小是完整的，位置很重要）diff = np.array([ 0, 0, 0, 4, 0, 2, 0, 0, 3, 0, 2, 1])np.diff返回相鄰值的差異，并利用 NaN 值“強(qiáng)制”它使用最后一個(gè)“好”值，但不起作用。有沒(méi)有一種簡(jiǎn)單的方法可以做到這一點(diǎn)？
1 回答
四季花海
TA貢獻(xiàn)1811條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
使用索引列表。我假設(shè)您想保持第一個(gè)值不變。
對(duì)于零間隔：
imask = np.flatnonzero(timeline)
diff = np.zeros_like(timeline)
diff[imask[0]] = timeline[imask[0]]
diff[imask[1:]] = timeline[imask[1:]] - timeline[imask[:-1]]
或者更優(yōu)雅地，將最后兩行替換為：
diff[imask] = np.diff(timeline[imask], prepend=0)
對(duì)于nans 只需將第一行替換為
imask = np.flatnonzero(~np.isnan(timeline))
如果您可以訪問(wèn)用于進(jìn)行選擇的原始蒙版，那就更好了。使用它作為參數(shù)來(lái)flatnonzero代替。
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