Вопрос или проблема
Предположим, что непрерывная переменная A медленно изменяется во времени, ее значение и шум фиксируются в каждой строке массива Nx2. Как найти значения, которые принадлежат A из каждой строки?
Например, matrix = [[-7, 3],[3.9, 8],[-3, 5.5],[5.2, 10]] , ожидаемые индексы [1,0,1,1], что соответствует [3, 3.9, 5.5, 5.2], которые принадлежат A.
Спасибо заранее!
- Предполагаю, что вы знаете позицию A в первой строке.
- Затем просто найдите минимальное значение в абсолютных различиях в каждом цикле for.
import numpy as np
def find_continuous_variable(matrix,A_pos):
data = np.array(matrix)
indexes = []
current_A = data[0, A_pos]
for row in data:
differences = np.abs(row - current_A)
min_index = np.argmin(differences)
indexes.append(min_index)
current_A = row[min_index]
return indexes
matrix = [[-7, 3, 5], [3.9, 8, 6], [-3, 5.5, 0], [5.2, 10, 4]]
result = find_continuous_variable(matrix,1)
print(result)
# [1, 0, 1, 0]
matrix = [[-7, 3], [3.9, 8], [-3, 5.5], [5.2, 10]]
result = find_continuous_variable(matrix,1)
print(result)
# [1, 0, 1, 0]
.
Ответ или решение
Для решения задачи поиска индексов схожих значений для каждой строки в двумерном массиве (N x 2), нам потребуется алгоритм, который эффективно сопоставляет значения между строками. Давайте рассмотрим, как это можно сделать на Python, используя библиотеку NumPy, что значительно упростит обработку массивов.
Задача
У вас есть массив, где одна из колонок (например, В) представляет собой шумовые значения, а другая (A) — значения переменной, которая меняется медленно во времени. Необходимо выявить индексы значений, которые принадлежат переменной A, основываясь на этих данных.
Пример
Изначальный массив:
matrix = [[-7, 3], [3.9, 8], [-3, 5.5], [5.2, 10]]Ожидаемая выходная информация:
Индексы, соответствующие переменной A:
# Результат: [1, 0, 1, 0]Подход к решению
Для реализации нам нужно будет сделать следующее:
- Задать начальное значение переменной A (в данной задаче оно будет задано в первой строке).
- Для каждой строки: вычислить разницу между текущим значением A и значениями строки, а затем найти индекс минимальной разницы.
- Обновить текущее значение A согласно найденному индексу.
- Сохранить индексы в итоговый список для дальнейшей обработки.
Реализация
Вот как это можно реализовать в коде:
import numpy as np
def find_continuous_variable(matrix, A_pos):
# Преобразуем входной массив в формат NumPy для удобства
data = np.array(matrix)
indexes = []
current_A = data[0, A_pos] # Начальное значение A
for row in data:
# Вычисляем абсолютные различия
differences = np.abs(row - current_A)
# Находим индекс минимальной разницы
min_index = np.argmin(differences)
indexes.append(min_index)
# Обновляем текущее значение A
current_A = row[min_index]
return indexes
# Проверка функции с исходными данными
matrix = [[-7, 3], [3.9, 8], [-3, 5.5], [5.2, 10]]
result = find_continuous_variable(matrix, 1)
print(result) # Ожидается: [1, 0, 1, 0]Объяснение кода
- Импорт библиотеки: Здесь мы используем NumPy для упрощения работы с массивами.
- Функция
find_continuous_variable: включает в себя логику определения индексов для переменной A. - Цикл: проходит по каждой строке выборки, вычисляет абсолютные различия и находит индекс с минимальной разницей.
Заключение
Данный алгоритм позволяет эффективно находить индексы значений переменной A из двумерного массива, приспосабливаясь к изменениям в последовательных строках. Это решение может быть полезным в различных областях, таких как анализ временных рядов, обработка сигналов и др. Если у вас есть дополнительные вопросы или требуется дальнейшая помощь, не стесняйтесь обращаться!