Найти индекс, где элементы изменяют значение NumPy

Question

Предположим, у меня есть

>>> v 
array([1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 5, 5, 5]) 

Есть ли эффективный NumPy способ найти каждый индекс, где изменяется значение? Например, я хотел бы какой-то результат, как,

>>> index_of_changed_values(v) 
[0, 5, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16] 

Если это не возможно, с некоторыми Numpy рутина, что это быстрый способ сделать это в Python? Мне также было бы полезно обратиться к некоторым хорошим учебникам с numpy, так как я начинаю с нуля.

Answer 1

Вы можете получить эту функциональность в numpy путем сравнения каждого элемента со своим соседом;

v[:-1] != v[1:] 


array([False, False, False, False, True, False, False, True, True, 
    True, True, True, True, True, True, True, False, False], dtype=bool) 

, чтобы получить индексы вы используете «где» функция

np.where(v[:-1] != v[1:])[0] 

array([ 4, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]) 

Здесь вы можете предварять первый элемент и добавить один, чтобы добраться до той же схеме индексации у вас есть в вашем вопросе.

Answer 2

Возможно, это потому, что Python 3.5, но приведенные выше коды не помогли мне.

Похоже, v[:-1] != v[1:] не возвращает iterable но один bool.

я придумал следующий список понимание с помощью zip и enumerate

[ i for i, (x, y) in enumerate(zip(v[:-1],v[1:])) if x!=y] 

Кто-то ищет решения в py3.5 может оказаться полезным!

Answer 3

Подобного @kith ответа, но требует меньше массирования результата:

np.where(np.roll(v,1)!=v)[0] 

Нет необходимости предварять 0 или добавить 1. Примера:

>>> v=np.array([1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4]) 
>>> np.where(np.roll(v,1)!=v)[0] 
array([0, 3, 5, 7]) 

EDIT: как уже упоминалось @Praveen , это не выполняется, когда последний и первый элементы равны.