在python中为大型numpy数组计算速度和加速度

Question

我正在研究粒子跟踪代码，其中数组的存储方式如下：

x_pos   y_pos    path#   slice#
1       10       1       1
2       11       1       2
3       12       1       3
5       2        2       1
7       4        2       2
9       6        2       3
11      8        2       4
...
2       6        N       100

其中每个路径编号对应于单个粒子的轨迹，切片编号是包含粒子的图像编号。

我想计算每个路径的速度和加速度（路径的每个部分，然后是整个路径）。 当前，我正在使用（假设我的时间步长是1）：

vel_x = np.diff(data['x_Pos']) 
acc = np.diff(vel_x)

这很好用，但是然后我必须遍历数组并取出不正确的值（即，路径号更改的地方）。 因为我的数组长度接近一百万，有人知道这样做的快速方法吗？ 或者，一种更好的方法来计算速度和加速度？

任何建议都将不胜感激，因为我是python的新手！

Answer 1

尝试np.where ：

vel_x = np.where(np.diff(data['path#'])==0, np.diff(data['x_Pos']), np.inf)

结果（“ inf”仅表示数据无效）：

array([  1.,   1.,  inf,   2.,   2.,   2.])