2
Как я могу избавиться от цикла python for? t не является равномерно распределенным в целом (просто в простом примере). Решения с использованием панд также прекрасны.numpy vectorize max над сегментами массива
import numpy as np
n = 100
t = np.arange(n)
y = np.arange(n)
edges = np.array([2., 5.5, 19, 30, 50, 72, 98])
indices = np.searchsorted(t, edges)
maxes = np.zeros(len(edges)-1)
for i in range(len(edges)-1):
maxes[i] = np.max(y[indices[i]:indices[i+1]])
print(maxes)
Update: Я думаю reduceat может это сделать, но я не понимаю синтаксис.
FYI: Вы можете упростить 'индексы = np.searchsorted (т, ребра)' в 'индексы = np.ceil (ребра) .astype (INT)'. Это намного эффективнее, и вам не нужно 't'. –
@WarrenWeckesser благодарит за предложение. В фактическом примере использования t представляет собой неравномерно распределенную поплавковую матрицу, поэтому я считаю, что требуется поиск – user2133814