python – 削减高峰和低谷

2023年3月31日 85次阅读

这是我想用numpy实现的算法：

对于给定的1D阵列,计算滑动窗口的最大值和最小值.
创建一个新数组,第一个值等于给定数组中的第一个值.
对于每个后续值,从滑动窗口剪切在新数组中插入的最小值和最小值.

举个例子,让我们把数组a = [3,4,5,4,3,2,3,3]和一个大小为3的滑动窗口.我们找到min和max：

min = [3, 4, 3, 2, 2, 2]
max = [5, 5, 5, 4, 3, 3]

现在我们的输出数组将以a中的第一个元素开始,因此它是3.对于下一个值,我剪辑3(插入的最后一个值)在4和5之间(在索引1处找到的最小值和最大值).结果是4.对于下一个值,我在3和5之间剪辑4.它仍然是4.依此类推.所以我们终于有了：

output = [3, 4, 4, 4, 3, 3]

我无法找到一种方法来避免在我的代码中使用python for循环.这就是我现在所拥有的：

def second_window(array, samples):
    sample_idx = samples - 1
    output = np.zeros_like(array[0:-sample_idx])
    start, stop = 0, len(array)
    last_value = array[0]
    # Sliding window is a deque of length 'samples'.
    sliding_window = deque(array[start : start+sample_idx], samples)
    for i in xrange( stop - start - sample_idx):
        # Get the next value in sliding window. After the first loop,
        # the left value gets discarded automatically.
        sliding_window.append(array[start + i + sample_idx])
        min_value, max_value = min(sliding_window), max(sliding_window)
        # Clip the last value between sliding window min and max
        last_value = min( max(last_value, min_value), max_value)
        output[start + i] = last_value
    return output

只有numpy可以实现这个结果吗？

最佳答案 我认为你不能.你有时可以使用无缓冲的ufunc进行这种迭代计算,但事实并非如此.但是让我精心设计……

好的,首先窗口的最小/最大计算可以更快地完成：

>>> a = np.array([3, 4, 5, 4, 3, 2, 3, 3])
>>> len_a = len(a)
>>> win = 3
>>> win_a = as_strided(a, shape=(len_a-win+1, win), strides=a.strides*2)
>>> win_a
array([[3, 4, 5],
       [4, 5, 4],
       [5, 4, 3],
       [4, 3, 2],
       [3, 2, 3],
       [2, 3, 3]])
>>> min_ = np.min(win_a, axis=-1)
>>> max_ = np.max(win_a, axis=-1)

现在,让我们创建并填充输出数组：

>>> out = np.empty((len_a-win+1,), dtype=a.dtype)
>>> out[0] = a[0]

如果np.clip在哪里有一个ufunc,我们可以尝试这样做：

>>> np.clip(out[:-1], min_[1:], max_[1:], out=out[1:])
array([4, 3, 3, 3, 3])
>>> out
array([3, 4, 3, 3, 3, 3])

但这不起作用,因为np.clip不是ufunc,并且似乎涉及一些缓冲.

如果你分别应用np.minimum和np.maximum,那么它并不总是有效：

>>> np.minimum(out[:-1], max_[1:], out=out[1:])
array([3, 3, 3, 3, 3])
>>> np.maximum(out[1:], min_[1:], out=out[1:])
array([4, 3, 3, 3, 3])
>>> out
array([3, 4, 3, 3, 3, 3])

虽然对于你的特殊情况,倒转另一个确实有效：

>>> np.maximum(out[:-1], min_[1:], out=out[1:])
array([4, 4, 4, 4, 4])
>>> np.minimum(out[1:], max_[1:], out=out[1:])
array([4, 4, 4, 3, 3])
>>> out
array([3, 4, 4, 4, 3, 3])
点赞