Python：沿选定轴的3D数组中连续数字的最大长度

如果numpy中存在一个函数，该函数沿选定轴计算3d数组中连续数字的最大长度

我为1d数组创建了这样的函数（该函数的原型是max\u repeated\u number（array\u 1d，number））：

我想把它应用于轴=0的三维阵列

我对以下维度（a、B、C）的3d数组执行以下操作：

但由于循环的存在，计算时间很长。我知道人们需要避免python中的循环

如果存在一种没有循环的方法

谢谢

PS：这是最大重复数（1d数组，数字）的代码：

您可以使用以下方法适应任何

ndarray

情况：

def max_consec_elem_ndarray(a, axis=-1):
    def f(a):
        return max(sum(1 for i in g) for k,g in groupby(a))
    new_shape = list(a.shape)
    new_shape.pop(axis)
    a = a.swapaxes(axis, -1).reshape(-1, a.shape[axis])
    ans = np.zeros(np.prod(a.shape[:-1]))
    for i, v in enumerate(a):
        ans[i] = f(v)
    return ans.reshape(new_shape)

例如：

a = np.array([[[[1,2,3,4],
                [1,3,5,4],
                [4,5,6,4]],
               [[1,2,4,4],
                [4,5,3,4],
                [4,4,6,4]]],

              [[[1,2,3,4],
                [1,3,5,4],
                [0,5,6,4]],
               [[1,2,4,4],
                [4,0,3,4],
                [4,4,0,4]]]])

print(max_consec_elem_ndarray(a, axis=2))
#[[[ 2.  1.  1.  3.]
#  [ 2.  1.  1.  3.]]
# 
# [[ 2.  1.  1.  3.]
#  [ 2.  1.  1.  3.]]]

---

你为什么不给我们看一下max_repeated_number的代码，我们也许可以向你展示如何扩展它（对于1d案例）：还有@MrE，我刚刚添加了max_repeated_number的代码。@askewchan，谢谢！但是我需要3d阵列…我明白，但是你可以通过使用这些解决方案中的一种来提高你的速度。

def max_repeated_number(array_1d,number):
    previous=-1
    nb_max=0
    nb=0
    for i in range(len(array_1d)):
        if array_1d[i]==number:
            if array_1d[i]!=previous:
                nb=1
            else:
                nb+=1
        else:
            nb=0

        if nb>nb_max:
            nb_max=nb

        previous=array_1d[i]
    return nb_max

def max_consec_elem_ndarray(a, axis=-1):
    def f(a):
        return max(sum(1 for i in g) for k,g in groupby(a))
    new_shape = list(a.shape)
    new_shape.pop(axis)
    a = a.swapaxes(axis, -1).reshape(-1, a.shape[axis])
    ans = np.zeros(np.prod(a.shape[:-1]))
    for i, v in enumerate(a):
        ans[i] = f(v)
    return ans.reshape(new_shape)

a = np.array([[[[1,2,3,4],
                [1,3,5,4],
                [4,5,6,4]],
               [[1,2,4,4],
                [4,5,3,4],
                [4,4,6,4]]],

              [[[1,2,3,4],
                [1,3,5,4],
                [0,5,6,4]],
               [[1,2,4,4],
                [4,0,3,4],
                [4,4,0,4]]]])

print(max_consec_elem_ndarray(a, axis=2))
#[[[ 2.  1.  1.  3.]
#  [ 2.  1.  1.  3.]]
# 
# [[ 2.  1.  1.  3.]
#  [ 2.  1.  1.  3.]]]