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我正在帮助我的朋友在 python 中做逻辑算法，但我还没有找到最好的解决方案。

首先，我有一个数组列表：

x = array[0,1,2,3,4,3,2,3,-2,-4,-7,2,2]

他想对 x 进行分类，所以输出变成这样：

array([0,1,2,3,4]) # increasing value
array([4,3,2]) #decreasing value
array([2,3]) # increasing value
array([3,-2,-4,-7]) #decreasing value
array([-7,2]) # increasing value
array([2,2])  # remain_the_same_value

规则很简单：

  1. 如果值不断增加（如上面的示例：0,1,2,3,4），它们将放入一个数组中
  2. 如果该值不断减小（如上例：3、-2、-4、-7），则将其放入一个数组中
  3. 但是，如果值模式发生突然变化，例如上面的示例：从增加的值 (0,1,2,3,4) 突然下一个值正在减少。将制作新数组并放入最后一个增加的值（4）并监视下一个值，无论它是否是减少值。如果是，它们将被放在一个数组中。示例：数组（[4,3,2]）
  4. 如果值保持不变（如上面的示例，从 2 到 2）。它们将被放在一个数组中。

这就是我到目前为止所做的，但离解决方案还很远

#categorize which types of input
if len(x) > 2 :
    for i in range(len(x)) :
        if (x[i+1]-x[i]) > 0 and i+i < len(x) : # for increasing x value

        elif (x[i+1]-x[i]) < 0 and i+i < len(x) : # for decreasing x value

        elif (x[i+1]-x[i]) == 0 and i+i < len(x) : # for foward direction of vehicle

        else :
            print 'ERROR : check the input coordinates once again!'

此致，

格伦

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3 回答 3

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首先我想说我不明白你问题的一部分，

array([3,-2]) #decreasing value
array([-2,-4,-7]) #decreasing value

为什么这些是分开的？

到目前为止，我将发布我的答案，除了该部分之外，它给出了正确的结果，因为我没有看到它背后的逻辑。为简单起见，此示例使用列表和元组，但您可以根据需要将其更改为使用数组。

>>> from itertools import groupby
>>> data = [0,1,2,3,4,3,2,3,-2,-4,-7,2,2]
>>> def slope(a,b): #Returns 1 for inc, 0 for equal and -1 for dec
        return (a > b) - (a < b) 

>>> def groups(nums):
        for k,v in groupby(zip(nums,nums[1:]), lambda (x,y): slope(x,y)):
            yield next(v) + tuple(y for x,y in v) #Using itertools.chain this can be written as tuple(chain(next(v),(y for x,y in v)))


>>> list(groups(data))
[(0, 1, 2, 3, 4), (4, 3, 2), (2, 3), (3, -2, -4, -7), (-7, 2), (2, 2)]
于 2012-05-17T10:45:40.330 回答
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我找到所有运行变化的地方，然后生成包括两个端点的运行。

def sgn(x):
  return (x > 0) - (x < 0)

def categorize(xs):
  endpoints = [0]
  endpoints.extend(i for i, x in enumerate(xs[1:-1], 1)
                   if sgn(x - xs[i - 1]) != sgn(xs[i + 1] - x))
  endpoints.append(len(xs) - 1)
  for e0, e1 in zip(endpoints, endpoints[1:]):
    yield xs[e0:e1 + 1]

print list(categorize([0,1,2,3,4,3,2,3,-2,-4,-7,2,2]))
print list(categorize([0, 1, 2, 3]))
print list(categorize([0]))
于 2012-05-17T10:57:38.063 回答
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这个使用 numpy 怎么样，它同时解决了你的第二个问题。

将 numpy 导入为 np

x=(0, 1, 2, 3, 4, 3, 2, 3, -2, -4, -7, 2, 2)
y=范围(13)

#一阶微分，求斜率
dx = list((np.diff(x)>0)*1)

#一阶差分丢失了第一个值，但我们总是想保留它
#只需决定它是低于还是高于第二个值

d0=((x[0]-x[1])>0)*1

#将一阶微分添加到二阶微分（峰值）
ddx = [d0,]+list(np.abs(np.diff(dx)))

p=0
rx=[]
ry=[]

对于 enumerate(ddx) 中的 n,v：
    如果 v==1：
        rx.append(元组(x[p:n+1]))
        ry.append(元组(y[p:n+1]))
        p=n

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于 2012-05-17T22:30:54.607 回答