利用 NumPy 筛选数组：找出大于前一个值至少 3 的元素

本文介绍了如何使用 NumPy 库高效地筛选数组，找出其中大于其前一个值至少 3 的元素。通过巧妙地运用 numpy.diff 和布尔索引，可以简洁而高效地实现这一目标。文章提供了详细的代码示例和解释，帮助读者理解并掌握这种常用的数组操作技巧。

NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库，提供了强大的数组操作功能。在数据分析和处理过程中，经常需要根据特定条件筛选数组中的元素。本文将介绍如何使用 NumPy 筛选数组，找出其中大于其前一个值至少 3 的元素。

使用 numpy.diff 和布尔索引

解决这个问题的一种有效方法是使用 numpy.diff 函数计算数组中相邻元素的差值，然后利用布尔索引来筛选满足条件的元素。

numpy.diff(a, n=1, axis=-1, prepend=, append=) 函数用于计算数组 a 沿给定轴的第 n 个离散差值。默认情况下，它计算相邻元素的差值。

以下是使用 numpy.diff 和布尔索引筛选数组的示例代码：

文心大模型

百度飞桨-文心大模型 ERNIE 3.0 文本理解与创作

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import numpy as np

ex_arr = np.array([1, 2, 3, 8, 9, 10, 12, 16, 17, 23])

# 计算相邻元素的差值
diff_arr = np.diff(ex_arr)

# 创建布尔掩码，指示哪些元素的差值大于等于 3
mask = diff_arr >= 3

# 由于 diff 后的数组长度比原数组小 1，需要手动添加一个 False 值，保证索引对应
mask = np.r_[mask, False]

# 使用布尔索引筛选数组
desired_arr = ex_arr[mask]

print(desired_arr)  # 输出: [ 3 12 17]

代码解释：

1. 首先，使用 numpy.diff(ex_arr) 计算数组 ex_arr 中相邻元素的差值，结果存储在 diff_arr 中。例如，diff_arr 的第一个元素是 ex_arr[1] - ex_arr[0]，第二个元素是 ex_arr[2] - ex_arr[1]，依此类推。
2. 然后，创建一个布尔掩码 mask，其中 mask[i] 的值为 True 当且仅当 diff_arr[i] 大于等于 3。
3. 由于 diff_arr 比 ex_arr 少一个元素，所以需要手动在 mask 数组的末尾添加一个 False 值，以确保 mask 数组的长度与 ex_arr 数组匹配。np.r_ 函数用于连接数组，这里将 mask 和 [False] 连接起来。
4. 最后，使用布尔索引 ex_arr[mask] 筛选数组，得到 desired_arr，其中包含满足条件的元素。

使用 numpy.nonzero

除了使用 np.r_，还可以使用 numpy.nonzero 函数来获取满足条件的元素的索引。

import numpy as np

ex_arr = np.array([1, 2, 3, 8, 9, 10, 12, 16, 17, 23])

# 计算相邻元素的差值
diff_arr = np.diff(ex_arr)

# 创建布尔掩码，指示哪些元素的差值大于等于 3
mask = diff_arr >= 3

# 获取满足条件的元素的索引
indices = np.nonzero(mask)[0]

# 使用索引筛选数组
desired_arr = ex_arr[indices+1] # 注意这里索引要加1

print(desired_arr)  # 输出: [ 3 12 17]

代码解释：

1. 前两步与前面的示例相同，计算相邻元素的差值并创建布尔掩码。
2. numpy.nonzero(mask) 函数返回一个包含满足条件的元素的索引的元组。由于 mask 是一维数组，所以我们使用 [0] 获取索引数组。
3. 由于diff_arr计算的是后一个元素减去前一个元素，所以得到的索引是前一个元素的索引，因此需要将索引加 1 才能得到满足条件的元素的索引。
4. 最后，使用索引筛选数组，得到 desired_arr，其中包含满足条件的元素。

总结

本文介绍了两种使用 NumPy 筛选数组的方法，找出其中大于其前一个值至少 3 的元素。第一种方法使用 numpy.diff 和布尔索引，第二种方法使用 numpy.diff 和 numpy.nonzero。这两种方法都简洁而高效，可以根据具体情况选择使用。 在使用这些方法时，需要注意 numpy.diff 函数返回的数组长度比原数组小 1，因此需要进行适当的处理，以确保索引正确。