Python在每列到达一个数字时进行检查，并保存该列的数字

我有一个使用numpy split填充的数组，如下所示

[array([3, 0, 0]),
array([1, 1, 1]),
array([2 , 2, 4]),
array([0, 1, 2]),
array([0, 1, 2]),
array([0, 2, 2])]

我想检查每列何时达到数字3或更高，然后将该列数字另存为另一个数组或列表。我还希望它写出最后一列的数字，如果它从未超过3。所以这个例子的答案应该是

[1, 6, 3]

这意味着第一列到达第1行的数字3，第2列从未到达数字3，第3列到达第3行的数字3

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我尝试了几种方法，但没有一种有效。

您可以使用

numpy

中的

argmax

来实现这一点：

import numpy as np

split_data = [
    np.array([3, 0, 0]),
    np.array([1, 1, 1]),
    np.array([2, 2, 4]),
    np.array([0, 1, 2]),
    np.array([0, 1, 2]),
    np.array([0, 2, 2]),
]
print(f"split_data[0].shape {split_data[0].shape}")
print(f"split_data\n{split_data}")

# convert the list of arrays to a single matrix
data = np.stack(split_data)
print(f"data.shape {data.shape}")
print(f"data\n{data}")

# create a boolean array where the data is over 3
over3 = data >= 3
print(f"over3\n{over3}")

# this finds out the row where 3 was reached
index = np.argmax(over3, axis=0)
print(f"index {index}")

# you start counting from one, so increase that
index = index + 1
print(f"index increased {index}")

# this finds out if a column never reached 3
never = np.sum(over3, axis=0)
print(f"never {never}")

# if the sum is 0, then it never went over
# use that to update the index found
index[never == 0] = data.shape[0]
print(f"index {index}")

那会产生什么

split_data[0].shape (3,)
split_data
[array([3, 0, 0]), array([1, 1, 1]), array([2, 2, 4]), array([0, 1, 2]), array([0, 1, 2]), array([0, 2, 2])]
data.shape (6, 3)
data
[[3 0 0]
 [1 1 1]
 [2 2 4]
 [0 1 2]
 [0 1 2]
 [0 2 2]]
over3
[[ True False False]
 [False False False]
 [False False  True]
 [False False False]
 [False False False]
 [False False False]]
index [0 0 2]
index increased [1 1 3]
never [1 0 1]
index [1 6 3]

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干杯

PS：当问一个问题时，发布你的尝试：你的错误可能很小，一个小的修复可以解决这个问题。为什么阵列被分割？当它们合并时，这样做要容易得多。另外，您知道在python中索引通常是以零为基础的吗？这似乎适用于我的示例代码。虽然它不适用于我的真实代码。最初我有一个长行向量，我把它分成多行，如下所示：

data=np.split（oldData，99）

当我打印出来时，我得到以下内容：

[array（[0.94811916,0.93811916,0.92811916,0.54811916,0.54811916,0.54811916,0.54811916,0.54811916]），array([0.95600181、0.94600181、0.93600181、0.55600181、0.55600181、.+97行]

使用代码时出现的错误是“TypeError:”>=“在'list'和'int'实例之间不受支持”。啊，是的，很抱歉，我已经开始使用形状为

（6，3）的
numpy
矩阵

当您有一个带有shape

（3，）

的数组python列表时。您可以使用

np.stack

从列表中构建矩阵，我已经更新了答案。非常感谢，这很有效！