我想獲取一維 numpy 數組中不相鄰值的差異。該數組是沿時間線從 1 到 的一系列值N。對于N=12，數組可能看起來像timeline = np.array([ 0, np.nan, np.nan, 4, np.nan, 6, np.nan, np.nan, 9, np.nan, 11, 12])或喜歡timeline = np.array([ 0, 0, 0, 4, 0, 6, 0, 0, 9, 0, 11, 12])所需的結果應如下所示：（數組的大小是完整的，位置很重要）diff = np.array([ 0, 0, 0, 4, 0, 2, 0, 0, 3, 0, 2, 1])np.diff返回相鄰值的差異，并利用 NaN 值“強制”它使用最后一個“好”值，但不起作用。有沒有一種簡單的方法可以做到這一點？
1 回答
四季花海
TA貢獻1811條經驗 獲得超5個贊
使用索引列表。我假設您想保持第一個值不變。
對于零間隔：
imask = np.flatnonzero(timeline)
diff = np.zeros_like(timeline)
diff[imask[0]] = timeline[imask[0]]
diff[imask[1:]] = timeline[imask[1:]] - timeline[imask[:-1]]
或者更優雅地，將最后兩行替換為：
diff[imask] = np.diff(timeline[imask], prepend=0)
對于nans 只需將第一行替換為
imask = np.flatnonzero(~np.isnan(timeline))
如果您可以訪問用于進行選擇的原始蒙版，那就更好了。使用它作為參數來flatnonzero代替。
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