时间戳

首页 > 解决方案 > 使用 Numpy 对模式进行编码

python - 使用 Numpy 对模式进行编码

问题描述

我想在时间序列中找到向上/向下模式。这是我用于简单向上/向下的：

diff = np.diff(source, n=1)
encoding = np.where(diff > 0, 1, 0)

Numpy 有没有办法在没有慢循环的情况下对具有给定回溯长度的模式执行此操作？例如 up/up/up = 0 down/down/down = 1 up/down/up = 2 up/down/down = 3.....

谢谢您的帮助。

标签： pythonnumpy

解决方案

我昨天从类似于此np.lib.stride_tricks.as_strided的 StackOverflow 答案之一中了解到。这是一个很棒的技巧，并不像我预期的那样难以理解。现在，如果你明白了，让我们定义一个名为的函数，列出所有要检查的模式：rolling

def rolling(a, window):
    shape = (a.size - window + 1, window)
    strides = (a.itemsize, a.itemsize)
    return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)

compare_with = [True, False, True]
bool_arr = np.random.choice([True, False], size=15)
paterns = rolling(bool_arr, len(compare_with))

之后，您可以计算模式匹配的索引，如此处所述

idx = np.where(np.all(paterns == compare_with, axis=1))

样品运行：

bool_arr
array([ True, False,  True, False,  True,  True, False, False, False,
       False, False, False,  True,  True, False])
patterns
array([[ True, False,  True],
       [False,  True, False],
       [ True, False,  True],
       [False,  True,  True],
       [ True,  True, False],
       [ True, False, False],
       [False, False, False],
       [False, False, False],
       [False, False, False],
       [False, False, False],
       [False, False,  True],
       [False,  True,  True],
       [ True,  True, False]])
idx
(array([ 0,  2, 13], dtype=int64),)

推荐阅读