在ndarray中查找相同元素的链并修改它们

Question

我有像 [1,1,1,1,3,3,3] 这样的 ndarray。

我希望，如果像示例中的情况一样存在具有相同值的连续元素，则相同链的内容会以这种方式修改：我们将 delta 计算为相同值的 0.1%，将其减去第一个链的元素并将其添加到最后，在示例中得到： [0.9999,1,1,1.0001,2.9997,3,3.0003].

然后我想进一步修改链内的值，使距离平衡。例如，0.9999 和 1.0001 之间的距离为 0.0002，链中总共有 4 个元素，因此 0.0002/(4-1) = 0.000067。最后我得到 [0.9999, 0.999967, 1.000034, 2.9997, 3, 3.0003]。

我该怎么做？ 我尝试使用这个简单的代码只是为了修改极端情况，但它不起作用：

def modify_extremes(arr):
    modified_arr = arr.astype(float)

    # Find indices where consecutive elements are not equal
    indices = np.where(np.diff(arr) == 0)[0] + 1

    # Iterate over the found indices and modify extremes
    for i in indices:
        modified_arr[i - 1] += 0.01
        modified_arr[i] -= 0.01

    return modified_arr

Answer 1

您可能需要两个函数：一个用于分割连续整数，另一个用于插入值。这就是分割连续整数的方法：

def split_consecutive_ints(lst):
    result = []
    current_group = [lst[0]]

    for i in range(1, len(lst)):
        if lst[i] == lst[i - 1]:
            current_group.append(lst[i])
        else:
            result.append(current_group)
            current_group = [lst[i]]

    result.append(current_group)
    return result

这是在列表中插入值的方法：

def interpolate_values(lst):
    first = lst[0]
    last = lst[-1]
    num_elements = len(lst)

    interpolated_values = [
        first + (last - first) * i / (num_elements - 1) for i in range(num_elements)
    ]

    return interpolated_values

这就是如何用整数调用列表上的这些函数：

x = [1, 1, 1, 1, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 5]
new_x = []

chunks = split_consecutive_ints(x)
for chunk in chunks:
    if len(chunk) > 1:
        chunk[0] -= 0.01
        chunk[-1] += 0.01
        new_x.append(interpolate_values(chunk))
    else:
        new_x.append(chunk)

# >>> new_x
# >>> [[0.99, 0.9966666666666667, 1.0033333333333334, 1.01], [2.99, 3.0, 3.01], [4], [4.99, 4.995, 5.0, 5.005, 5.01]]