循环 numpy 数组索引

Question

我有一个1-D numpy数组 a = [1,2,3,4,5,6]，还有一个接受两个输入参数starting_index和ending_index的函数，返回a[starting_index:ending_index]。

当ending_index小于starting_index时，函数将出现问题。在这种情况下，函数应从starting_index开始，并以循环方式遍历向量a，即返回所有位于starting_index之后的元素以及从索引零到ending_index的所有元素。

例如，如果starting_index=4，ending_index=1，则输出应为output=[5,6,1]。我可以使用一个if条件实现它，但我想知道是否有一种Pythonic且简洁的方法来实现它？

- TNM

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这似乎与编程有关：https://scimusing.wordpress.com/2013/10/25/ring-buffers-in-pythonnumpy/ - endolith

Answer 1

np.take 有一个 wrap 模式：

In [171]: np.take(np.arange(1,7),range(4,7),mode='wrap')
Out[171]: array([5, 6, 1])

那不是你想要的。

实际上，模数做的是同样的事情。

In [177]: a[np.array([4,5,6])%6]
Out[177]: array([5, 6, 1])

不过，要是有一个小函数可以把(4,1)转换成[4, 5, 6]，或者如果你更喜欢的话，[4, 5, 0]怎么样？

def foo(a, start, stop): 
    # fn to convert your start stop to a wrapped range
    if stop<=start:
        stop += len(a)
    return np.arange(start, stop)%len(a)

a[foo(a,4,1)]  # or
np.take(a,foo(a,4,1))

- hpaulj

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方法foo的返回语句中应该使用模运算符才能使其正常工作，是吗？ - Ozgar

Answer 2

很遗憾，你不能使用切片来实现此操作，你需要将两个段连接起来：

import numpy as np

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
if starting_index > ending_index:
    part1 = a[start_index:]
    part2 = a[:end_index]
    result = np.concatenate([part1, part2])
else:
    result = a[start_index:end_index]

- Bi Rico

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目前我正在做这样的事情。谢谢。不过，不能与numpy一起使用，你能解释一下切片吗？我猜它可以用于列表？ - TNM

Numpy的索引和切片在这里有描述：http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html#basic-slicing-and-indexing，此外还有更一般的讨论：https://docs.python.org/2.3/whatsnew/section-slices.html。 - Bi Rico

我可以确认，对于较小的（<1e6）大小数组，这比使用np.roll更快。例如，对于一个100项的数组：np.roll：23.4 µs ± 968 ns每个循环; np.concatenate：3.22 µs ± 61 ns每个循环。对于一个1e6项的数组，concatenate仍然略快：每个循环2.19毫秒±82微秒与2.29毫秒±92.9微秒。对于较大的数组，像这个例子中使用标量比使用范围或索引数组也更快。 - n4321d

Answer 3

您可以使用numpy roll函数与索引相结合的替代方法：

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np

def circular_array(starting_index, ending_index):

    idx = np.arange(1,7)
    idx = np.roll(idx, -starting_index)[:(len(idx)-starting_index+ending_index)%len(idx)]

    return idx


a = circular_array(4, 1)
print a

- bjbschmitt

Answer 4

这将永无止境地循环。

def circular_indices(lb, ub, thresh):
    indices = []
    while True:
        stop = min(ub, thresh)
        ix = np.arange(lb, stop)
        indices.append(ix)
        if stop != ub:
            diff = ub - stop
            lb = 0
            ub = diff
        else:
            break

    return np.concatenate(indices)

- zenna