如何根据条件在 numpy 数组中插入行
How to inserts rows in a numpy array based on the condition
我有两个 numpy 数组列表,想将一个列表的数组插入到另一个列表的数组中:
big_list=[np.array([[1., 1., 2.], [1., 1., 1.9], [1., 1., 5.2]]),
np.array([[1., 3., 5.1], [0., 0., 1.2], [1., 1., 1.4]])]
small_list= [np.array([[-1., -1., -5.]]),
np.array([[-1., -1., -1.], [0., -2., -0.5]])]
我想将 small_list
的第一个数组插入 big_list
的第一个数组,并将 small_list
的第二个数组插入 big_list
的第二个数组。我想把 small_list
放在 big_list
的第三列有显着变化的地方。在big_list
的第一个数组中,从第二行到第三行,第三列变化很大(从1.9
到5.2
)。对于 big_list
的第二个数组,更改发生在第一行之后(从 5.1
到 1.2
)。例如,我想使用像 3
这样的阈值来表示一行的第三列与下一行的差异。所以,我想要:
merged= [np.array([[1., 1., 2.], [1., 1., 1.9], [-1., -1., -5.], [1., 1., 5.2]]),
np.array([[1., 3., 5.1], [-1., -1., -1.], [0., -2., -0.5], [0., 0., 1.2], [1., 1., 1.4]])]
目前,我的代码只能在 big_list
的末尾附加 small_list
行:
merged = [np.append(array, to_append, axis=0) for (array, to_append) in zip(big_list, small_list)]
有没有办法在我想要的地方插入这些行?
提前,我非常感谢任何帮助。
试试这个-
for i, arr in enumerate(big_list):
diff = list(abs(np.diff(arr[:,-1])) >= 3)
for t, threshold_state in enumerate(diff):
if threshold_state:
big_list[i] = np.insert(big_list[i], t+1, small_list[i], axis=0)
输出
[array([[ 1. , 1. , 2. ],
[ 1. , 1. , 1.9],
[-1. , -1. , -5. ],
[ 1. , 1. , 5.2]]),
array([[ 1. , 3. , 5.1],
[-1. , -1. , -1. ],
[ 0. , -2. , -0.5],
[ 0. , 0. , 1.2],
[ 1. , 1. , 1.4]])]
试试这个 -
- 遍历big_list
中的每个元素
- idx 计算第一个索引,其中最后一列值之间的绝对差值 >3
- 在idx处插入数组中对应的小列表
merged = []
for i in range(len(big_list)):
idx = np.argwhere(np.abs(np.diff(big_list[i][:,2]))>3)[0]+1
m = np.insert(big_list[i], idx, small_list[i], axis=0)
merged.append(m)
merged
[array([[ 1. , 1. , 2. ],
[ 1. , 1. , 1.9],
[-1. , -1. , -5. ],
[ 1. , 1. , 5.2]]),
array([[ 1. , 3. , 5.1],
[-1. , -1. , -1. ],
[ 0. , -2. , -0.5],
[ 0. , 0. , 1.2],
[ 1. , 1. , 1.4]])]
我有两个 numpy 数组列表,想将一个列表的数组插入到另一个列表的数组中:
big_list=[np.array([[1., 1., 2.], [1., 1., 1.9], [1., 1., 5.2]]),
np.array([[1., 3., 5.1], [0., 0., 1.2], [1., 1., 1.4]])]
small_list= [np.array([[-1., -1., -5.]]),
np.array([[-1., -1., -1.], [0., -2., -0.5]])]
我想将 small_list
的第一个数组插入 big_list
的第一个数组,并将 small_list
的第二个数组插入 big_list
的第二个数组。我想把 small_list
放在 big_list
的第三列有显着变化的地方。在big_list
的第一个数组中,从第二行到第三行,第三列变化很大(从1.9
到5.2
)。对于 big_list
的第二个数组,更改发生在第一行之后(从 5.1
到 1.2
)。例如,我想使用像 3
这样的阈值来表示一行的第三列与下一行的差异。所以,我想要:
merged= [np.array([[1., 1., 2.], [1., 1., 1.9], [-1., -1., -5.], [1., 1., 5.2]]),
np.array([[1., 3., 5.1], [-1., -1., -1.], [0., -2., -0.5], [0., 0., 1.2], [1., 1., 1.4]])]
目前,我的代码只能在 big_list
的末尾附加 small_list
行:
merged = [np.append(array, to_append, axis=0) for (array, to_append) in zip(big_list, small_list)]
有没有办法在我想要的地方插入这些行? 提前,我非常感谢任何帮助。
试试这个-
for i, arr in enumerate(big_list):
diff = list(abs(np.diff(arr[:,-1])) >= 3)
for t, threshold_state in enumerate(diff):
if threshold_state:
big_list[i] = np.insert(big_list[i], t+1, small_list[i], axis=0)
输出
[array([[ 1. , 1. , 2. ],
[ 1. , 1. , 1.9],
[-1. , -1. , -5. ],
[ 1. , 1. , 5.2]]),
array([[ 1. , 3. , 5.1],
[-1. , -1. , -1. ],
[ 0. , -2. , -0.5],
[ 0. , 0. , 1.2],
[ 1. , 1. , 1.4]])]
试试这个 -
- 遍历big_list 中的每个元素
- idx 计算第一个索引,其中最后一列值之间的绝对差值 >3
- 在idx处插入数组中对应的小列表
merged = []
for i in range(len(big_list)):
idx = np.argwhere(np.abs(np.diff(big_list[i][:,2]))>3)[0]+1
m = np.insert(big_list[i], idx, small_list[i], axis=0)
merged.append(m)
merged
[array([[ 1. , 1. , 2. ],
[ 1. , 1. , 1.9],
[-1. , -1. , -5. ],
[ 1. , 1. , 5.2]]),
array([[ 1. , 3. , 5.1],
[-1. , -1. , -1. ],
[ 0. , -2. , -0.5],
[ 0. , 0. , 1.2],
[ 1. , 1. , 1.4]])]