Как создавать пары в массиве numpy на основе частоты данных

У меня есть несколько чисел, и я хочу сделать из них несколько пар. Это мои данные:

points=np.arange(0,10)

И этот массив определяет, как создавать пары:

repetition= np.array([1, 1, 2, 3, 3])

Затем я хочу создать такие пары:

[(0, 1), (1, 2), (2, 4), (3, 5), (4, 7), (5, 8), (6, 9)]

Я пробовал следующий код, но он не дает мне того, что я хочу:

L=[]
k=0
for r in repetition:
    last= k+r
    L.append(points[k:last])
    k= last
lmax= len(max(L,key=len))
L=[ np.concatenate((np.full(lmax-len(l),None),l))  for l in L ]
L= [[e for e in l if e] for l in zip(*L)]
result= sorted([p  for l in L for p in zip(l,l[1:])])

Я также загрузил фигу, чтобы уточнить мой запрос. красные линии соединяют пары. На самом деле, мои данные намного сложнее, но они выполняют ту же роль. repetition определяет, что каждое значение points должно быть связано с каким. Заранее, я ценю любую помощь. Спасибо, что уделили время.

Дорогой @Ashutosh Kumar, я хочу соединить их точно так же, как repetition. Первое значение в repetition равно 1, поэтому первая переменная должна быть соединена со следующей. Для второго repetition это 1, поэтому его нужно соединить со следующим. Для третьей переменной points в repetition мы достигаем 2: это означает, что переменные с номерами 3 и 4 из points должны быть связаны со своими следующими двумя переменными (2 с 4 и 3 с 5). Для пятой переменной points число в repetition равно 3, что означает, что переменные с именами 4, 5 и 6 должны быть соединены с 7, 8, 9 соответственно.

Ali_d 11.12.2020 11:43
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
1
186
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

код:

repetition= np.array([1, 1, 2, 3, 3])

pairs = []
value = 0
for r in repetition:
    subpairs = np.arange(r)
    for s in subpairs:
        n = len(subpairs)
        a = value+s
        b = value+s+n
        pairs.append((a,b))
    value += n

результат:

[(0, 1), (1, 2), (2, 4), (3, 5), (4, 7), (5, 8), (6, 9), (7, 10), (8, 11), (9, 12)]

Уважаемый @fullfin. Спасибо за большую помощь. Это именно то, что мне нужно. Всего один комментарий. Он дает мне индексы. КАК я могу получить реальные данные? На самом деле мои данные не начинаются с 0. А также как я могу избавиться от баллов, созданных после окончания моего лимита? Я имею в виду, что мне не нужны пары после (6,9). В очередной раз благодарим за помощь.

Ali_d 11.12.2020 11:50

Если вы откроете другой вопрос о стеке, я отвечу вам там.

fullfine 11.12.2020 11:53

Другие вопросы по теме