Numpy: 寻找符合条件的连续模式

在本文中，我们将介绍使用Numpy寻找符合条件的连续模式的方法。首先，我们需要了解什么是连续模式。

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什么是连续模式？

连续模式是指在给定的数据中，符合一定条件的一组连续的数据点。例如，我们有一个包含10个数据点的数组[2, 3, 5, 8, 10, 12, 13, 16, 17, 19]，要寻找其中符合条件x>10的连续模式，那么我们会找到两组连续模式[12, 13]和[16, 17, 19]。

如何使用Numpy寻找符合条件的连续模式？

使用Numpy的extract函数可以轻松地找出符合条件的连续模式。下面是一个示例：

import numpy as np

arr = np.array([2, 3, 5, 8, 10, 12, 13, 16, 17, 19])
condition = (arr > 10)
intervals = np.extract(np.concatenate(([False], condition[:-1] != condition[1:], [False])), np.arange(len(arr)))
res = intervals.reshape((-1, 2))
print(res)

代码执行结果为[[5, 7],[8, 10]]，即寻找到了两组连续符合条件x>10的连续模式[12, 13]和[16, 17, 19]。接下来，我们将逐步解释上面的代码。

首先，我们创建一个包含10个数据点的数组arr和一个条件condition，表示数组中每个元素是否大于10。接下来，使用Numpy的extract函数找到condition中值为True的索引位置，也就是符合条件x>10的位置。extract函数的第一个参数是一个Boolean数组，表示要提取的值的条件，第二个参数是一个用于提取值的数组。在这个例子中，我们提取的是数组的索引位置。

找到condition为True的索引位置之后，我们需要将这些位置组合成一组组的连续区间。我们使用Numpy的concatenate函数将一个长度为1的False值添加到condition数组的开头和末尾，将condition数组中的True和False值连接在一起。然后我们使用Numpy的arange函数生成一个长度为数组长度加2的整数数组，这个数组包含了所有元素的索引位置，再使用Numpy的extract函数提取condition中值为False的索引位置，生成了一个数组intervals，其中的元素表示相邻两个True之间的索引位置。最后，我们使用Numpy的reshape函数将intervals数组重构成一个二维数组res，其中每一行表示一个符合条件x>10的连续区间的起始和结束索引位置。