在numpy数组中查找False-True过渡
给定一个numpy数组：
x = np.array([False, True, True, False, False, False, False, False, True, False])
如何找到值从False转换为True的次数？对于上面的示例，答案将是2。我 不想 在计数中包括从True到False的转换。
从“如何识别布尔数组中的值序列”的答案？，以下代码将生成将要更改值的索引，这不是我想要的，因为其中包括True-
False转换。
np.argwhere(np.diff(x)).squeeze()
# [0 2 7 8]
我知道可以通过遍历数组来完成此操作，但是我想知道是否有更快的方法？
问题答案：
获取一次性切片-
x[:-1]（从第一个elem开始，到最后一个elem结束）和x[1:]（从第二个elem开始，一直到结束），然后寻找第一个小于第二个elem的切片，即抓住的格局[False, True] 终于得到计数用ndarray.sum()或np.count_nonzero()-
(x[:-1] < x[1:]).sum()
np.count_nonzero(x[:-1] < x[1:])
另一种方法是查找第一个切片为False，第二个切片为True，想法再次是捕获[False, True]-
(~x[:-1] & x[1:]).sum()
np.count_nonzero(~x[:-1] & x[1:])
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