如何计算Numpy数组中每个1左侧的零的数量

Question

我有一个像这样的numpy二进制数组：

   Array A = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]

我想计算每个1的左边有多少个0，然后在另一个数组中返回它，这个数组在这个例子中是这样的：

^{pr2}$

前两个1在左边没有0，所以数组的前两个数字是0等。。。在

我知道首先我必须启动一个数组，数组中有1个：

def give_zeros(binary_array):
    binary_array = np.asarray(binary_array)
    nb_zeros = np.zeros(binary_array.sum())


    return nb_zeros

但我不知道怎么数到零。我应该用'nditer'在for循环中迭代吗？它似乎没有效率，因为我必须在非常大的数组上运行这个函数。在

你有什么想法吗？ 谢谢您。在

Answer 1

这是一个向量化的方法，它从1s的索引中区分范围数组-

def leftzeros_count(a):
    idx = np.flatnonzero(a!=0)
    return idx - np.arange(len(idx))

样本运行-

^{pr2}$

---

运行时测试

对于计时，让我们将给定样本平铺大量的时间和矢量化方法-

In [7]: a = np.array([1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0])

In [8]: a = np.tile(a,100000)

# @Eric Duminil's soln
In [9]: %timeit (a == 0).cumsum()[a > 0]
100 loops, best of 3: 10.9 ms per loop

# Proposed in this post
In [10]: %timeit leftzeros_count(a)
100 loops, best of 3: 3.71 ms per loop