使用 NumPy 过滤数组：查找大于前一个值至少 3 的元素-小浪学习网

使用 NumPy 过滤数组：查找大于前一个值至少 3 的元素

本文介绍如何使用 numpy 库高效地过滤数组，提取其中比其后继元素至少大 3 的数值。我们将利用 NumPy 的 diff 函数计算数组元素的差值，并结合布尔索引，最终得到满足条件的子数组。通过本文，您将掌握一种实用的数组过滤技巧，提升数据处理能力。

NumPy 提供了强大的数组操作功能，其中过滤数组是数据分析中常见的需求。本教程将演示如何使用 NumPy 过滤数组，找出其中比其后继元素至少大 3 的元素。

方法一：使用 diff 和布尔索引

NumPy 的 diff 函数可以计算数组中相邻元素的差值。我们可以利用这个特性来判断当前元素是否小于其后继元素至少 3。

以下是具体步骤和代码示例：

导入 NumPy 库：
```
import numpy as np
```

定义原始数组：

ex_arr = np.Array([1, 2, 3, 8, 9, 10, 12, 16, 17, 23])

计算相邻元素的差值：
```
diff_arr = np.diff(ex_arr)
```
diff_arr 将包含 ex_arr 中相邻元素的差值。例如，diff_arr[0] 等于 ex_arr[1] – ex_arr[0]。
创建布尔掩码：
```
mask = diff_arr >= 3
```
mask 是一个布尔数组，其中 True 表示对应位置的元素满足“小于其后继元素至少 3”的条件，False 表示不满足。
处理最后一个元素：

由于 diff 函数计算的是相邻元素的差值，因此 mask 的长度比 ex_arr 少 1。我们需要在 mask 的末尾添加一个 False，以确保最后一个元素不被包含在结果中。
```
mask = np.r_[mask, False]
```
np.r_ 函数用于连接数组。
使用布尔索引过滤数组：
```
desired_arr = ex_arr[mask]
```
desired_arr 将包含 ex_arr 中满足条件的元素。

完整代码示例：

import numpy as np  ex_arr = np.array([1, 2, 3, 8, 9, 10, 12, 16, 17, 23])  mask = np.r_[np.diff(ex_arr)>=3, False] desired_arr = ex_arr[mask]  print(desired_arr) # Output: [ 3 12 17]

方法二：使用 numpy.nonzero

另一种方法是使用 numpy.nonzero 函数，该函数返回数组中非零元素的索引。

计算相邻元素的差值并创建布尔数组（与方法一相同）。
使用 numpy.nonzero 获取满足条件的索引：
```
indices = np.nonzero(np.diff(ex_arr) >= 3)[0]
```
np.nonzero 返回一个元组，其中第一个元素是满足条件的索引数组。我们使用 [0] 来获取这个索引数组。
使用索引过滤数组：
```
desired_arr = ex_arr[indices]
```

完整代码示例：

import numpy as np  ex_arr = np.array([1, 2, 3, 8, 9, 10, 12, 16, 17, 23])  indices = np.nonzero(np.diff(ex_arr) >= 3)[0] desired_arr = ex_arr[indices]  print(desired_arr) # Output: [ 3 12 17]

注意事项：