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我希望有人可以帮助我解决我（再次）遇到的问题。

如果我有坐标：

 x = array[0,1,2,3,4,3,2,3,-2,-4,-7,2,2]
 y = array[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]

并在对 python 中的数组列表进行分类的帮助下，我可以：

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

问题是，我应该如何让 y 变成这样：

y = [(0,1,2,3,4),(4,5,6),(6,7),(7,8,9,10),(10,11),(11,12)]

因为，x 和 y 实际上是坐标并且它们彼此有界。

我曾尝试使用循环功能，但我意识到代码仍然是错误的

se = []
for i in range(len(z)):
        k = z[i]
        for i in range(len(k)):
                se.append(y[i])

最好的祝福，

格伦

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4 回答 4

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我从您之前的问题中引用了@jamylak 的答案，并显示了一些细微的修改。

虽然您可以尝试将结果的模式与您的 匹配x，y但您也可以修改原始解决方案以将 x 和 y 视为点 (x,y)：

from itertools import groupby

x = [0,1,2,3,4,3,2,3,-2,-4,-7,2,2]
y = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]

def slope(a,b): #Returns 1 for inc, 0 for equal and -1 for dec
    return (a > b) - (a < b) 

def groups(nums):
    # 
    # Change the call to slope() to assume 2d point tuples as values
    #
    for k,v in groupby(zip(nums,nums[1:]), lambda (x,y): slope(x[0],y[0])):
        yield next(v) + tuple(y for x,y in v) 

#
# Pass in a zipped data structure
#
print list(groups(zip(x,y)))
# result
[((0, 0), (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4)),
 ((4, 4), (3, 5), (2, 6)),
 ((2, 6), (3, 7)),
 ((3, 7), (-2, 8), (-4, 9), (-7, 10)),
 ((-7, 10), (2, 11)),
 ((2, 11), (2, 12))]

虽然我不确定生成的格式是否适合您。

以下是如何将它们分开：

from operator import itemgetter

result = list(groups(zip(x,y)))
x = [map(itemgetter(0), points) for points in result]
y = [map(itemgetter(1), points) for points in result]
print x
# [[0, 1, 2, 3, 4], [4, 3, 2], [2, 3], [3, -2, -4, -7], [-7, 2], [2, 2]]
print y
# [[0, 1, 2, 3, 4], [4, 5, 6], [6, 7], [7, 8, 9, 10], [10, 11], [11, 12]]

或者按照@jamylak 的建议：

x,y = zip(*[zip(*points) for points in result])

为了说明@jamylak 所说的内容，关于对groups()方法的修改如何允许 N 维点或数据集：

z = ['foo',1,2,'bar',4,5,6,'foo',8,9,10,'bar',12]
print list(groups(zip(x,y,z)))
# result
[((0, 0, 'foo'), (1, 1, 1), (2, 2, 2), (3, 3, 'bar'), (4, 4, 4)),
 ((4, 4, 4), (3, 5, 5), (2, 6, 6)),
 ((2, 6, 6), (3, 7, 'foo')),
 ((3, 7, 'foo'), (-2, 8, 8), (-4, 9, 9), (-7, 10, 10)),
 ((-7, 10, 10), (2, 11, 'bar')),
 ((2, 11, 'bar'), (2, 12, 12))]

您可以看到它可以是任意数据集，并且它总是只对每个数据集的第一个元素进行分组。

于 2012-05-17T20:28:15.653 回答
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以下是您想要的：

x = [(0, 1, 2, 3, 4), (4, 3, 2), (2, 3), (3, -2, -4, -7), (-7, 2), (2, 2)]
y = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]

s = map(len, x)
s = [0] + [sum(s[:i])-i for i in range(1, len(s))] + [len(y)]
y = [tuple(y[a:b+1]) for a, b in zip(s, s[1:])]

结果：

>>> y
[(0, 1, 2, 3, 4), (4, 5, 6), (6, 7), (7, 8, 9, 10), (10, 11), (11, 12)]

y这基本上构建了一个将被拆分的位置列表。我们使用 中的每个元组的长度来计算x这一点，但它有点棘手，因为集合的最后一个元素包含在下一个集合中作为下一个元素。

这是可能有助于阐明其工作原理的中间值之一：

>>> zip(s, s[1:])
[(0, 4), (4, 6), (6, 7), (7, 10), (10, 11), (11, 13)]

我们使用它来构造新的y，如下所示：

[(0, 4), (4,  6), (6,  7), (7, 10), (10, 11), (11, 13)]
   \ |     \   \    \_  \
   | |      \  |      \  |
[y[0:4+1], y[4:6+1], y[6:7+1], ...]
于 2012-05-17T20:28:31.307 回答
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有点难看，但它有效：

se = []
y2 = [y[0]]
i = 1
for xrun in x:
    first = True
    for xv in xrun:
        if first:
            first = False
            continue
        y2.insert( len(y2), y[i] )
        i += 1
    se.insert( len(se), tuple(y2) )
    y2 = [y[i-1]]
于 2012-05-17T20:27:54.297 回答
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这个使用 numpy 怎么样，它同时解决了你的第一个问题。

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 2012-05-17T22:31:37.197 回答