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在数组中选择n个均匀分布的元素,包括第一个和最后一个

numpy arrays python

JDS · 技术社区 · 7 年前

我有一个任意长度的数组,我想选择其中的n个元素,均匀地隔开(大约,因为n可能是偶数,数组长度可能是素数,等等),包括第一个 arr[0] 元素和最后一个 arr[len-1] 元素。

例子:

>>> arr = np.arange(17)
>>> arr
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16])

然后我想做一个像下面这样的函数 numElems 在数组中均匀分布,其中必须包括第一个和最后一个元素:

GetSpacedElements(numElems = 4)
>>> returns 0, 5, 11, 16

这有道理吗?

我试过了 arr[0:len:numElems] (即使用数组 start:stop:skip 符号)和一些细微的变化,但我没有得到我在这里寻找的:

>>> arr[0:len:numElems]
array([ 0,  4,  8, 12, 16])

或

>>> arr[0:len:numElems+1]
array([ 0,  5, 10, 15])

我不在乎中间元素到底是什么,只要它们之间的间隔是均匀的,比如1。但是获得正确数量的元素,包括索引0和最后一个索引,是至关重要的。

希望有人能帮我找到一个快速的一行,谢谢!

3 回复 | 直到 6 年前

ddelange 7 年前

若要获取等距索引的列表,请使用 np.linspace :

idx = np.round(np.linspace(0, len(arr) - 1, numElems)).astype(int)

下一步,索引回 arr 要获取相应的值:

arr[idx]

在强制转换为整数之前,请始终使用舍入。内部, linspace 电话 astype 当提供dtype参数时。因此,这种方法是不是相当于:

# this simply truncates the non-integer part
idx = np.linspace(0, len(array) - 1, numElems).astype(int)
idx = np.linspace(0, len(arr) - 1, numElems, dtype='int')

Justin 7 年前

getSpaceDelements()函数还应该接受数组,以避免代码中其他地方出现不幸的副作用。也就是说,函数需要如下所示:

import numpy as np

def GetSpacedElements(array, numElems = 4):
    out = array[np.round(np.linspace(0, len(array)-1, numElems)).astype(int)]
    return out

arr = np.arange(17)
print(array)
spacedArray = GetSpacedElements(arr, 4)
print (spacedArray)

ddelange 7 年前

如果您想了解有关查找与所查找的值匹配的索引的更多信息,还可以查看 numpy.argmin 和 numpy.where . 实施前者:

import numpy as np

test = np.arange(17)

def nearest_index(array, value):
    return (np.abs(np.asarray(array) - value)).argmin()

def evenly_spaced_indices(array, steps):
    return [nearest_index(array, value) for value in np.linspace(np.min(array), np.max(array), steps)]

print(evenly_spaced_indices(test,4))

您应该记住,对于您最初提出的问题,这是一个不必要的函数调用量,正如coldspeed快速演示的那样。 np.round 直观地循环到最接近的匹配整数作为索引,实现类似的过程,但在C++中优化。如果您也对索引感兴趣,可以让您的函数简单地返回:

import numpy as np

def GetSpacedElements(array, numElems=4, returnIndices=False):
    indices = np.round(np.linspace(0, len(arr) - 1, numElems)).astype(int)
    values = array[indices]
    return (values, indices) if returnIndices else (values)

arr = np.arange(17) + 42
print(arr)
print(GetSpacedElements(arr, 4))                            # values only
print(GetSpacedElements(arr, 4, returnIndices=True)[0])     # values only
print(GetSpacedElements(arr, 4, returnIndices=True)[1])     # indices only