Python 如何操作以下numpy.where数组

我有一个索引数组，如下所示：

indices=np.where(f!=1)

(array([ **247, 248**, 249,  250,  251,  252,  253,  254, **255, 256**, **802, 803**, 804,  805,  806,  807,  808, 809, **810, 811** etc....]),)

这将生成以下数组：

(array([ 249,  250,  251,  252,  253,  254,  804,  805,  806,  807,  808,
        809, 1365, 1366, 1367, 1368, 1369, 1860, 1861, 1862, 1863, 1864,
       2424, 2425, 2426, 2427, 2428, 2948, 2949, 2950, 2951, 2952, 2953,
       3501, 3502, 3503, 3504, 3505, 3506, 4061, 4062, 4063, 4064, 4065,
       4555, 4556, 4557, 4558, 4559, 5111, 5112, 5113, 5114, 5115, 5116,
       6188, 6189, 6190, 6191, 6752, 6753, 6754, 6755, 6756, 7261, 7262,
       7263, 7264, 7265, 7821, 7822, 7823, 7824, 7825, 7826, 8385, 8386,
       8387, 8388, 8389]),)

该阵列基本上是光曲线中的倾斜。我想在每次下探的两侧再选择两个指数。因此，基本上，数组将如下所示：

indices=np.where(f!=1)

(array([ **247, 248**, 249,  250,  251,  252,  253,  254, **255, 256**, **802, 803**, 804,  805,  806,  807,  808, 809, **810, 811** etc....]),)

---

首先，以数组形式获取索引，其中包含：

indices=np.where(f!=1)[0] # or use np.flatnonzero

所以，我们应该-

In [804]: indices
Out[804]: 
array([ 249,  250,  251,  252,  253,  254,  804,  805,  806,  807,  808,
        809, 1365, 1366, 1367, 1368, 1369, 1860, 1861, 1862, 1863, 1864,
       2424, 2425, 2426, 2427, 2428, 2948, 2949, 2950, 2951, 2952, 2953,
       3501, 3502, 3503, 3504, 3505, 3506, 4061, 4062, 4063, 4064, 4065,
       4555, 4556, 4557, 4558, 4559, 5111, 5112, 5113, 5114, 5115, 5116,
       6188, 6189, 6190, 6191, 6752, 6753, 6754, 6755, 6756, 7261, 7262,
       7263, 7264, 7265, 7821, 7822, 7823, 7824, 7825, 7826, 8385, 8386,
       8387, 8388, 8389])

下一步，我们需要得到每个下陷的开始和停止位置。然后，通过一些

广播

获得扩展号码。最后，只需插入带有连接和排序的内容

因此，实施将是必要的-

idx = np.r_[0,np.flatnonzero(np.diff(indices) > 1)+1,len(indices)]
start_pad = indices[idx[:-1]][:,None] + range(-2,0)
stop_pad = indices[idx[1:]-1][:,None] + range(1,3)
out = np.sort(np.r_[start_pad.ravel(), indices, stop_pad.ravel()])

In [832]: out
Out[832]: 
array([ 247,  248,  249,  250,  251,  252,  253,  254,  255,  256,  802,
        803,  804,  805,  806,  807,  808,  809,  810,  811, 1363, 1364,
       1365, 1366, 1367, 1368, 1369, 1370, 1371, 1858, 1859, 1860, 1861,
       1862, 1863, 1864, 1865, 1866, 2422, 2423, 2424, 2425, 2426, 2427,
       2428, 2429, 2430, 2946, 2947, 2948, 2949, 2950, 2951, 2952, 2953,
       2954, 2955, 3499, 3500, 3501, 3502, 3503, 3504, 3505, 3506, 3507,
       3508, 4059, 4060, 4061, 4062, 4063, 4064, 4065, 4066, 4067, 4553,
       4554, 4555, 4556, 4557, 4558, 4559, 4560, 4561, 5109, 5110, 5111,
       5112, 5113, 5114, 5115, 5116, 5117, 5118, 6186, 6187, 6188, 6189,
       6190, 6191, 6192, 6193, 6750, 6751, 6752, 6753, 6754, 6755, 6756,
       6757, 6758, 7259, 7260, 7261, 7262, 7263, 7264, 7265, 7266, 7267,
       7819, 7820, 7821, 7822, 7823, 7824, 7825, 7826, 7827, 7828, 8383,
       8384, 8385, 8386, 8387, 8388, 8389, 8390, 8391])

产出将是-

idx = np.r_[0,np.flatnonzero(np.diff(indices) > 1)+1,len(indices)]
start_pad = indices[idx[:-1]][:,None] + range(-2,0)
stop_pad = indices[idx[1:]-1][:,None] + range(1,3)
out = np.sort(np.r_[start_pad.ravel(), indices, stop_pad.ravel()])

In [832]: out
Out[832]: 
array([ 247,  248,  249,  250,  251,  252,  253,  254,  255,  256,  802,
        803,  804,  805,  806,  807,  808,  809,  810,  811, 1363, 1364,
       1365, 1366, 1367, 1368, 1369, 1370, 1371, 1858, 1859, 1860, 1861,
       1862, 1863, 1864, 1865, 1866, 2422, 2423, 2424, 2425, 2426, 2427,
       2428, 2429, 2430, 2946, 2947, 2948, 2949, 2950, 2951, 2952, 2953,
       2954, 2955, 3499, 3500, 3501, 3502, 3503, 3504, 3505, 3506, 3507,
       3508, 4059, 4060, 4061, 4062, 4063, 4064, 4065, 4066, 4067, 4553,
       4554, 4555, 4556, 4557, 4558, 4559, 4560, 4561, 5109, 5110, 5111,
       5112, 5113, 5114, 5115, 5116, 5117, 5118, 6186, 6187, 6188, 6189,
       6190, 6191, 6192, 6193, 6750, 6751, 6752, 6753, 6754, 6755, 6756,
       6757, 6758, 7259, 7260, 7261, 7262, 7263, 7264, 7265, 7266, 7267,
       7819, 7820, 7821, 7822, 7823, 7824, 7825, 7826, 7827, 7828, 8383,
       8384, 8385, 8386, 8387, 8388, 8389, 8390, 8391])

---

您可能希望完全避免使用

其中

/

非零

：

dip = f != 1

# below is `scipy.ndimage.morphology.binary_dilation(dip, iterations=2)`
dip_adj1 = dip.copy()
dip_adj1[1:] |= dip[:-1]
dip_adj1[:-1] |= dip[1:]

dip_adj2 = dip_adj1.copy()
dip_adj2[1:] |= dip_adj1[:-1]
dip_adj2[:-1] |= dip_adj1[1:]

dip_adj2

是一个

bool

数组，其中

True

位于您想要保留的位置。如果确实需要索引，可以调用

np.nonzero（dip_adj2）

---

如果您使用的是scipy，您可以将这6行替换为f是什么样子？如果两个凹陷相邻会发生什么？您是否希望重复索引？非常感谢您的回复！我是新的编码，所以我仍然试图了解一切。我尝试了以下对我来说更有意义的方法（在工作之前经过了大量的尝试和错误）：index=np。其中（f！=1）[0]index_1=[x+2 for x in index]index_2=[x-2 for x in index]index_new=sorted（list（set（index_1）| set（index_2）），它似乎也能工作。感谢您的时间和回复。我真的很感谢你的解释！