在非零值之間交替填充 numpy 數組

Question

我有一個二進制 numpy 數組，大部分為零值，我想用給定值填充非零值之間的空白，但以替代方式。 例如：

[0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0]

應該導致

[0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0]

或者

[1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1]

這個想法是：從左到右掃描數組時，如果你沒有這樣做到前一個 1，則在下一個 1 中用 1 填充 0 值。我可以迭代地以這種方式執行此操作

A = np.array([0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0])
ones_index = np.where(A == 1)[0]
begins = ones_index[::2] # beginnings of filling section
ends = ones_index[1::2]  # ends of filling sections

from itertools import zip_longest

# fill those sections
for begin, end in zip_longest(begins, ends, fillvalue=len(A)):
    A[begin:end] = 1

但我正在尋找更有效的解決方案，也許是 numpy 廣播。 有任何想法嗎？

Answer 1

這個問題的一個很好的答案是我們可以通過np.logical_xor.accumulate(arr) | arr產生第一個結果。 np.logical_xor.accumulate(arr) | arr和第二個通過~np.logical_xor.accumulate(arr) | arr ~np.logical_xor.accumulate(arr) | arr 。 快速演示：

A = np.array([0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,1,0,0])
print(np.logical_xor.accumulate(A) | A)
print(~np.logical_xor.accumulate(A) | A)

結果 output：

[0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0]
[1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1]

Answer 2

np.where(arr.cumsum() % 2 == 1, 1, arr)
# array([0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0,
#        0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0])