Python：基于数组中的值拆分NumPy数组

Question

Python：基于数组中的值拆分NumPy数组

21

我有一个大数组：

[(1.0, 3.0, 1, 427338.4297000002, 4848489.4332)
 (1.0, 3.0, 2, 427344.7937000003, 4848482.0692)
 (1.0, 3.0, 3, 427346.4297000002, 4848472.7469) ...,
 (1.0, 1.0, 7084, 427345.2709999997, 4848796.592)
 (1.0, 1.0, 7085, 427352.9277999997, 4848790.9351)
 (1.0, 1.0, 7086, 427359.16060000006, 4848787.4332)]

我想要根据数组中第二个值（3.0、3.0、3.0...1.0、1.0、10）将此数组拆分成多个数组。

每当第二个值更改时，我都希望有一个新的数组，因此基本上每个新数组都具有相同的第二个值。我在 Stack Overflow 上搜索了这个问题并知道了命令。

np.split(array, number)

但我不是想将数组分割成特定数量的数组，而是通过一个值来分割。我该如何按照上述方式分割数组呢？任何帮助都将不胜感激！

- whent1991

还有Pandas的groupby：https://dev59.com/-5Dea4cB1Zd3GeqPie1_ - Ciro Santilli OurBigBook.com

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Ashwini Chaudhary · Accepted Answer

你可以使用numpy.where和numpy.diff函数来找到值不同的索引，这些函数应用在第一列上：

>>> arr = np.array([(1.0, 3.0, 1, 427338.4297000002, 4848489.4332),
 (1.0, 3.0, 2, 427344.7937000003, 4848482.0692),
 (1.0, 3.0, 3, 427346.4297000002, 4848472.7469),
 (1.0, 1.0, 7084, 427345.2709999997, 4848796.592),
 (1.0, 1.0, 7085, 427352.9277999997, 4848790.9351),
 (1.0, 1.0, 7086, 427359.16060000006, 4848787.4332)])
>>> np.split(arr, np.where(np.diff(arr[:,1]))[0]+1)
[array([[  1.00000000e+00,   3.00000000e+00,   1.00000000e+00,
          4.27338430e+05,   4.84848943e+06],
       [  1.00000000e+00,   3.00000000e+00,   2.00000000e+00,
          4.27344794e+05,   4.84848207e+06],
       [  1.00000000e+00,   3.00000000e+00,   3.00000000e+00,
          4.27346430e+05,   4.84847275e+06]]),
 array([[  1.00000000e+00,   1.00000000e+00,   7.08400000e+03,
          4.27345271e+05,   4.84879659e+06],
       [  1.00000000e+00,   1.00000000e+00,   7.08500000e+03,
          4.27352928e+05,   4.84879094e+06],
       [  1.00000000e+00,   1.00000000e+00,   7.08600000e+03,
          4.27359161e+05,   4.84878743e+06]])]

解释：

首先，我们将获取第二列中的前两个项目：

>>> arr[:,1]
array([ 3.,  3.,  3.,  1.,  1.,  1.])

现在要找出物品实际更改的位置，我们可以使用numpy.diff：

>>> np.diff(arr[:,1])
array([ 0.,  0., -2.,  0.,  0.])

任何非零的东西都意味着它旁边的项是不同的，我们可以使用numpy.where来找到非零项的索引，然后加1，因为这样的项的实际索引比返回的索引大1：

>>> np.where(np.diff(arr[:,1]))[0]+1
array([3])