这里有一个使用where的直截了当的方法。首先,从逻辑表达式开始查找匹配项:
In [670]: values = np.array([0,1,2,1,2,4,5,6,1,2,1])
...: searchval = [1,2]
...:
In [671]: (values[:-1]==searchval[0]) & (values[1:]==searchval[1])
Out[671]: array([False, True, False, True, False, False, False, False, True, False], dtype=bool)
In [672]: np.where(_)
Out[672]: (array([1, 3, 8], dtype=int32),)
这可以推广为一个循环,可以操作多个
searchval
。正确获取切片范围需要一些调整。另一个答案中建议的
roll
可能更容易,但我怀疑速度会慢一些。
只要
searchval
相对于
values
很小,这种通用方法就应该是有效的。有一个
np.in1d
可以进行这种匹配,但需要使用一个
or
测试。所以它不适用。但如果
searchval
列表足够小,它也使用这种迭代方法。
泛化切片
In [716]: values
Out[716]: array([0, 1, 2, 1, 2, 4, 5, 6, 1, 2, 1])
In [717]: searchvals=[1,2,1]
In [718]: idx = [np.s_[i:m-n+1+i] for i in range(n)]
In [719]: idx
Out[719]: [slice(0, 9, None), slice(1, 10, None), slice(2, 11, None)]
In [720]: [values[idx[i]] == searchvals[i] for i in range(n)]
Out[720]:
[array([False, True, False, True, False, False, False, False, True], dtype=bool),
array([False, True, False, True, False, False, False, False, True], dtype=bool),
array([False, True, False, False, False, False, True, False, True], dtype=bool)]
In [721]: np.all(_, axis=0)
Out[721]: array([False, True, False, False, False, False, False, False, True], dtype=bool)
In [722]: np.where(_)
Out[722]: (array([1, 8], dtype=int32),)
我使用中间的np.s_
来查看切片并确保它们看起来合理。
as_strided
一个高级技巧是使用as_strided
构造“滚动”数组,并在其上执行二维==
测试。 as_strided
很棒,但也很棘手。 要正确使用它,您必须了解步幅,并正确设置形状。
In [740]: m,n = len(values), len(searchvals)
In [741]: values.shape
Out[741]: (11,)
In [742]: values.strides
Out[742]: (4,)
In [743]:
In [743]: M = as_strided(values, shape=(n,m-n+1),strides=(4,4))
In [744]: M
Out[744]:
array([[0, 1, 2, 1, 2, 4, 5, 6, 1],
[1, 2, 1, 2, 4, 5, 6, 1, 2],
[2, 1, 2, 4, 5, 6, 1, 2, 1]])
In [745]: M == np.array(searchvals)[:,None]
Out[745]:
array([[False, True, False, True, False, False, False, False, True],
[False, True, False, True, False, False, False, False, True],
[False, True, False, False, False, False, True, False, True]], dtype=bool)
In [746]: np.where(np.all(_,axis=0))
Out[746]: (array([1, 8], dtype=int32),)