Python：for循环紧凑表示法

Question

Python, Numpy

有没有一种更紧凑的方法来操作数组元素，而不必使用标准的for循环？

例如，考虑下面的函数：

filterData(A):
    B = numpy.zeros(len(A));
    B[0] = (A[0] + A[1])/2.0;
    for i in range(1, len(A)): 
        B[i] = (A[i]-A[i-1])/2.0;
    return B;

- Theo

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请查看 np.diff，它适用于numpy数组和Python本地数组。 - Cam.Davidson.Pilon

我认为你应该看一下这个问题：https://dev59.com/uXM_5IYBdhLWcg3w8ILR - Diego Garcia

B[1:]=(A[1:]-A[:-1])/2.0可以替换整个循环。 - Jaime

Answer 1

Numpy有一个diff操作符，可用于numpy数组和Python原生数组。你可以将代码重写为：

def filterData(A):
    B = numpy.zeros(len(A));
    B[1:] = np.diff( A )/2.0
    B[0] = (A[0] + A[1])/2.0;
    return B

- Cam.Davidson.Pilon

Answer 2

还有numpy.ediff1d，它允许您使用to_end和to_begin参数显式地在差分前缀或后缀中添加内容，例如：

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(10.)
>>> diff = np.ediff1d(a,to_begin = a[:2].sum()) / 2.
>>> diff
array([ 0.5,  0.5,  0.5,  0.5,  0.5,  0.5,  0.5,  0.5,  0.5,  0.5])
>>> diff.size
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- John Vinyard