按步骤对数组中的数字进行分组值更改
我有一个类似[101、107、106、199、204、205、207、306、310、312、312、314、317、318、380、377、379、382、466、469、471、472、557、559、562、566、569…]
在这个数组中，在几个整数之后，值将发生阶跃变化。（如[101107106]和[199204，…]）或者换句话说，数组由整数组组成，每组的值以未知均值为中心。但我不知道总共有多少个组，每个组中的整数数量是不确定的。
我如何将每个步骤中的整数分组到不同的数组中。
谢啦
共有3个答案
从您发布的代码中可以看出，当abs（array[i]-array[i 1]）时会发生一个步骤
final = []
current = []
arr = [101, 107, 106, 199, 204, 205, 207, 306, 310, 312, 312, 314, 317, 318, 380, 377, 379, 382, 466, 469, 471, 472, 557, 559, 562, 566, 569]
for i in range(len(arr)-1):
if abs(arr[i] - arr[i+1]) > 6:
current.append(arr[i])
final.append(current)
current = []
else:
current.append(arr[i])
输出：
[[101, 107, 106], [199, 204, 205, 207], [306, 310, 312, 312, 314, 317, 318], [380, 377, 379, 382], [466, 469, 471, 472]]
我尝试做我在评论中建议的事情。我认为这将为更普遍的问题提供一个很好的解决方案，但我警告说，我没有考虑所有边缘情况或考虑这里的算法复杂性。
import numpy as np
# function to initialize clusters
def init_clusters(x, num_elements_per_cluster=3):
# initialize clusters by splitting into n groups
x.sort() # sort the list
nclusters = len(x) / num_elements_per_cluster
clusters = {i: {'values': []} for i in range(nclusters)}
# assign to clusters (helps that list is sorted)
for i in range(len(x)):
index = min(i/num_elements_per_cluster, nclusters-1)
clusters[index]['values'].append(x[i])
# compute variance
for index in clusters:
clusters[index]['var'] = np.var(clusters[index]['values'])
return clusters
def get_avg_var(clusters):
total_var = 0.0
denom = 0.0
for index in clusters:
total_var += clusters[index]['var'] * len(clusters[index]['values'])
denom += len(clusters[index]['values'])
return total_var / denom # possible div by 0, but shouldn't happen
def assign_value_to_cluster(clusters, value):
"""
add value to a cluster such that results in the lowest variance
"""
new_cluster_vars = []
indices = []
for index in clusters:
new_cluster_vars.append(np.var(clusters[index]['values'] + [value]))
indices.append(index)
index_min_new_cluster_var = indices[np.argmin(new_cluster_vars)]
clusters[index_min_new_cluster_var]['values'].append(value)
# update the variances
clusters[index_min_new_cluster_var]['var'] = new_cluster_vars[index_min_new_cluster_var]
def purify(clusters):
curr_var = get_avg_var(clusters)
prev_var = curr_var*10
max_iter = 1000
iter_count = 0
while(curr_var < prev_var):
if iter_count > max_iter:
break
prev_var = curr_var
# start with the cluster with the highest variance
sorted_vars = sorted(
[{'index': i, 'var': clusters[i]['var']} for i in clusters],
key=lambda x: x['var'],
reverse=True
)
highest_var_index = sorted_vars[0]['index']
vals = clusters[highest_var_index]['values']
if len(vals) > 2:
# find the element that when removed will minimize the variance of this cluster
dropout_variance = [np.var([vals[j] for j in range(len(vals)) if j != i]) for i in range(len(vals))]
index_to_drop = np.argmin(dropout_variance)
value_to_reassign = clusters[highest_var_index]['values'].pop(index_to_drop)
# update the variances
clusters[highest_var_index]['var'] = dropout_variance[index_to_drop]
assign_value_to_cluster(clusters, value_to_reassign)
else:
# break this cluster and assign values to others
clusters.pop(highest_var_index)
for val in vals:
assign_value_to_cluster(clusters, val)
curr_var = get_avg_var(clusters)
print "after iter %04d: %04.2f" % (iter_count, curr_var)
iter_count += 1
return clusters
在提供的样本数据上运行算法：
# vector x of values that we want to cluster
x = [
101, 107, 106, 199, 204, 205, 207, 306, 310, 312,
312, 314, 317, 318, 380, 377, 379, 382, 466, 469,
471, 472, 557, 559, 562, 566, 569
]
clusters = init_clusters(x)
final_clusters = purify(clusters)
# print values of the final clusters
[final_clusters[y]['values'] for y in final_clusters]
输出：
[[101, 106, 107],
[204, 205, 207, 199],
[306, 310],
[312, 312, 314],
[317, 318],
[379, 380, 382, 377],
[466, 469, 471, 472],
[557, 559],
[562, 566, 569]]
编辑：修复了get\u avg\u var（）中的一个错误，并意识到我没有更新集群方差。这对初始化很敏感，但通常会提供合理的集群。也就是说，您可以定义自己的优化参数（而不是像我那样使用平均聚类方差）。
你可以试试这个：确定每对连续数字的差异，并从中确定平均差异。
nums = [101, 107, 106, 199, 204, 205, 207, 306, 310, 312, 312, 314, 317, 318,
380, 377, 379, 382, 466, 469, 471, 472, 557, 559, 562, 566, 569]
pairs = list(zip(nums, nums[1:]))
diffs = [abs(x-y) for x, y in pairs]
avg_diff = sum(diffs) / len(diffs) # ~ 18.31
现在，您可以根据与前一个数字的差值是否低于或高于该平均值来对这些数字进行分组：
groups = [[nums[0]]] # first group already has first number
for (x, y), d in zip(pairs, diffs):
if d < avg_diff:
groups[-1].append(y) # add to last group
else:
groups.append([y]) # start new group
或者，如果您更喜欢跨越三行的单行代码，这可能适合您：
groups = [functools.reduce(lambda A, b: A+(b[1],) if A else b, group, None)
for key, group in itertools.groupby(zip(nums, nums[1:]),
key=lambda t: abs(t[0]-t[1]) < 18.3) if key]
示例的结果如下：
[[101, 107, 106],
[199, 204, 205, 207],
[306, 310, 312, 312, 314, 317, 318],
[380, 377, 379, 382],
[466, 469, 471, 472],
[557, 559, 562, 566, 569]]
当然，如果有组内部差异大不相同，则会出现这种情况，如[1、4、2、5、1042、1230、920、3、2、5]。如果是这种情况，您可以尝试数字的相对差，例如，用最大（x，y）/最小（x，y）代替abs（x-y）。
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