计算 numpy 数组中的连续数 python

Question

numpy 的新手。我有一个由 1 和 0 组成的二维数组，我试图对角线扫描一定长度的连续数组。一旦找到模式，函数应该 return 模式开始的索引，即伸展中第一个“1”的位置。这是我最好的尝试：

def find_pattern(array2D, patternlength):
ones_count = 0
pattern_location = []
diag = [array2D.diagonal(i) for i in range(array2D.shape[1]-1,-array2D.shape[0],-1)]
for index, match in np.ndenumerate(diag):
    if match == 1:
        ones_count +=1
    else:
        ones_count == 0
    if ones_count == patternlength:
        pattern_location.append(index)
return pattern_location

但是，当尝试运行这会产生一个 ValueError:

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

我明白为什么会出现错误，但我不知道如何解决。 any() 或 all() 似乎不适合我正在寻找一段连续的实例。

我正在寻找一种解决方案，它不涉及使用额外的包，例如 pandas 和 itertools。

谢谢！

Answer 1

我认为你过于复杂了，怎么样：

import numpy as np

def find_pattern(array2D, patternlength):
    res=[]
    for k in range(-array2D.shape[0]+1, array2D.shape[1]):
        diag=np.diag(array2D, k=k)
        if(len(diag)>=patternlength):
            for i in range(len(diag)-patternlength+1):
                if(all(diag[i:i+patternlength]==1)):
                    res.append((i+abs(k), i) if k<0 else (i, i+abs(k)))
    return res

示例输入：

test=np.random.choice([0,1], (12, 14))

print(test)

print(find_pattern(test,3))

returns:

[[1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1]
 [1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1]
 [1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1]
 [1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1]
 [1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0]
 [1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1]
 [1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0]
 [0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0]
 [0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0]]

[(6, 0), (5, 1), (6, 2), (7, 3), (7, 5), (8, 6), (9, 7), (0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 5), (4, 8), (0, 6), (1, 8)]

计算 numpy 数组中的连续数 python

counting consecutive ones in numpy array python

python

numpy

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