如何根据python中的条件提取特定的数字

通过连接一些点，我创建了一组线。我将行数设置为numpy数组：

line_no_A= np.arange (17, 31)
sep_A=23

这些线以两个垂直方向排列，如蓝色和红色线所示。从

sep

，行的方向改变。 我还有创建这些线的点数：

point_rep_A=np.array([4, 3, 3, 1])

现在，我想提取一些特定的行。我上传了一张图，并用蓝色圆圈显示了细节线。要在场景A中找到带圆圈的红线，我可以首先检查

点A

：第一个值是4，第二个值是3，产生1个差异：因此，从第一个

点A[0]-1

红线开始，保留第一个（行号

24

不在

24

，

25

和

26

）。然后，

point\u rep\u A[1]-point\u rep\u A[2]

之间的差值为零，因此从

point\u rep\u A[1]-1

红线开始，不保留它们。然后，

point\u rep\u A[2]-point\u rep\u A[3]

等于2，所以保持前两行（

29

和

30

）。对于

点_rep_A[4]

，如果它是1，则表示只有一个点，不能形成任何红线。但是，如果它比一大，我想让所有的线都远离

点[4]-1

红线。 对于特定的böue行，

point_rep_A[1]-point_rep_A[2]

不是零，所以我想保留下一行的第一行。我是指

点的第一行\u rep_A[1]-1

蓝线（这是

17

中的

17

，

18

和

19

）。

点的第一行代表[2]-1

蓝线（即

20

、

21

和

22

中的

20

）。最后是

点A[3]-1

蓝线的第一行（这是

23

中的

23

）。事实上，我想在

point\u rep\u A

发生第一次更改后开始拾取这些行。我认为我的无花果可以更好地说明这个想法。最后我想得到这样的结果：

[24, 17, 20, 29, 30, 23]

对于场景B，我的特定行是每个区块的最后一行。这里我想要每个区块的所有蓝线，但在前一个区块中，我想要在

点的第一次更改后开始拾取它们。我对方案B的输入是：

line_no_B= np.arange (17, 34)
sep_B=25
point_rep_B=np.array([1, 2, 3, 3, 4])

我希望场景B有这样的结果：

[17, 26, 19, 28, 22, 25, 33]

如果有人能帮我用python为我的想法设计一个算法，我将不胜感激。提前谢谢

这是第一部分：

# SCENARIO A

import numpy as np
from scipy.ndimage.interpolation import shift

# Input data
line_no_A = np.arange(17, 31)
sep_A = 23
point_rep_A = np.array([4, 3, 3, 1])

# RED LINES

# Red candidates
point_rep_red = point_rep_A - 1
red_A = line_no_A[np.where(line_no_A == sep_A)[0][0]+1:]

# Build red array
red_array = np.zeros(shape=(3, 4))
red_lines_index = np.cumsum(point_rep_red)
red_lines_index = np.insert(red_lines_index, 0, 0)
for i in range(len(red_lines_index)-1):
    red_array[:,i][:point_rep_red[i]] = red_A[red_lines_index[i]:red_lines_index[i + 1]][::-1]

# Select red lines
shift_rep_A = point_rep_red - shift(point_rep_red, -1, cval=0)
red_specific = [red_array[:, i][:point_rep_red[i]][red_array[:, i][:point_rep_red[i]].size-ind:][::-1] for i, ind in enumerate(shift_rep_A)]
red_specific = np.array(red_specific, dtype=object)

# BLUE LINES

# Blue candidates
blue_A = line_no_A[:np.where(line_no_A == sep_A)[0][0]+1]

# Build blue array
blue_array = np.zeros(shape=(3, 3))
blue_lines_index = np.cumsum(point_rep_A[1:])
blue_lines_index = np.insert(blue_lines_index, 0, 0)
for i in range(len(blue_lines_index)-1):
    blue_array[:,i][:point_rep_A[i+1]] = blue_A[blue_lines_index[i]:blue_lines_index[i + 1]][::-1]

# Select blue lines
first_change_index = np.argmax(shift_rep_A > 0)  # index of first change in point_rep_A
blue_specific = np.array([blue_array[point_rep_A[i+1]-1, i] for i in range(blue_array.shape[1])])
blue_specific[:first_change_index] = np.nan  # skip values before the first change in point_rep_A
blue_specific = np.append(blue_specific, np.nan)  # make it the same length as red_specific
blue_specific = np.array(blue_specific, dtype=object)

# Merge red lines and blue lines
result_A = np.hstack(np.ravel(np.column_stack((red_specific, blue_specific))))
result_A = result_A[~np.isnan(result_A)]  # remove NaNs
print(result_A)

输出为：

[24. 17. 20. 29. 30. 23.]

“对于特定的蓝线，
点代表A[1]-点代表A[2]
不是零”。好的，根据你自己对点的定义，
点[1]-点[2]
是零。亲爱的@DavidM.，对于蓝线，我想找出
点的值在哪里变化：它在第二个值中变化（第一个值是
4
，第二个值是
3
）。因此，我想选择以下块的第一个值：
17
中的第一个、
18
和
19
、
20
中的第一个、
21
和
22
中的第一个、
23
中的第一个。例如，如果更改发生在
点A
的第三个值中，那么我只想选择
20
、
21
和
22
的第一个值，以及
23
的第一个值。事实上，我想在
point_rep_A
中第一次更改后开始拾取第一个值。所以你的意思是
point_rep_A[0]-point_rep_A[1]
不是零？亲爱的@David M，确切地说，我想开始在更改后拾取蓝线的过程。为了将其可视化，让我们考虑一下场景A中没有编号为
24
的红线。然后，我不需要编号为
17
和
20
的蓝线，我只需要编号为
23
的蓝线。我已经解决了方案A。请告知此解决方案是否满足您的目标。