numpy配列の同一要素をサブアレイに移動する方法

Question

ソートされたnumpy配列から同じ要素を効率的にサブアレイに移動するにはどうすればよいですか？ここに

import numpy as np  
a=np.array([0,0,1,1,1,3,5,5,5]) 

：ここから

a2=array([[0, 0], [1, 1, 1], [3], [5, 5, 5]], dtype=object) 

Answer 1

一つのアプローチは、数字が変化するシフトの場所を取得し、サブアレイに入力配列を分割するために、これらの指標を用いることであろう。これらの指標を見つけるために、あなたは、分化アレイ上np.nonzeroを使用することができますし、そのようにように、分割のためのnp.splitを使用 -

np.split(a,np.nonzero(np.diff(a))[0]+1) 

サンプル実行 - これはitertools.groupbyを使用されるだろう行うに

In [42]: a 
Out[42]: array([2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 6]) 

In [43]: np.split(a,np.nonzero(np.diff(a))[0]+1) 
Out[43]: 
[array([2, 2, 2, 2]), 
array([3, 3, 3, 3]), 
array([4, 4, 4, 4, 4, 4, 4]), 
array([5, 5]), 
array([6, 6, 6])] 

Answer 2

一つの方法。例 -

result = np.array([list(g) for _,g in groupby(a)]) 

これは、numpy配列だけでなく、通常のソート済みリストでも機能します。

デモ - 他のアプローチと

In [24]: import numpy as np 

In [25]: a=np.array([0,0,1,1,1,3,5,5,5]) 

In [26]: from itertools import groupby 

In [27]: result = np.array([list(g) for _,g in groupby(a)]) 

In [28]: result 
Out[28]: array([[0, 0], [1, 1, 1], [3], [5, 5, 5]], dtype=object) 

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タイミング比較 -

In [29]: %timeit np.array([list(g) for _,g in groupby(a)]) 
The slowest run took 6.10 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
100000 loops, best of 3: 9.86 µs per loop 

In [30]: %timeit np.split(a,np.where(np.diff(a)>0)[0]+1) 
10000 loops, best of 3: 29.2 µs per loop 

In [31]: %timeit np.array([list(g) for _,g in groupby(a)]) 
100000 loops, best of 3: 10.5 µs per loop 

In [33]: %timeit np.split(a,np.nonzero(np.diff(a))[0]+1) 
The slowest run took 4.32 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached 
10000 loops, best of 3: 25.2 µs per loop