我正在计算数组中的值改变极性的次数(编辑:数组中的值越过零的次数)。
假设我有一个数组:
[80.6 120.8 -115.6 -76.1 131.3 105.1 138.4 -81.3
-95.3 89.2 -154.1 121.4 -85.1 96.8 68.2]`
我希望计数为 8。
一种解决方案是运行循环并检查是否大于或小于 0，并保留先前极性的历史记录。
我们能做得更快吗？
编辑:我的目的真的是更快地找到一些东西，因为我有这些长度约为 68554308 的数组，我必须对 100 多个这样的数组进行这些计算。
最佳答案
这会产生相同的结果:
import numpy as np
my_array = np.array([80.6, 120.8, -115.6, -76.1, 131.3, 105.1, 138.4, -81.3, -95.3,
89.2, -154.1, 121.4, -85.1, 96.8, 68.2])
((my_array[:-1] * my_array[1:]) < 0).sum()
给出:
8
而且似乎是最快的解决方案:
%timeit ((my_array[:-1] * my_array[1:]) < 0).sum()
100000 loops, best of 3: 11.6 µs per loop
与迄今为止最快的相比:
%timeit (np.diff(np.sign(my_array)) != 0).sum()
10000 loops, best of 3: 22.2 µs per loop
也适用于更大的阵列:
big = np.random.randint(-10, 10, size=10000000)
这个:
%timeit ((big[:-1] * big[1:]) < 0).sum()
10 loops, best of 3: 62.1 ms per loop
对比:
%timeit (np.diff(np.sign(big)) != 0).sum()
1 loops, best of 3: 97.6 ms per loop
关于用于计算数组中过零次数的 Python 代码，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30272538/
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