确定网格中连续相同点的数量

问题描述

我有数据框，网格大小为 12*8
我想计算连续红点的数量（仅在垂直方向）并用它创建新列（col =连续红色）蓝色它将为零

例如

X y red/blue consecutive red 
1 1  blue    0
1 3  red     3     
1 4  red     3
1 2  blue    0
1 5  red     3
9 4  red     5

[![在此处输入图像描述][1]][1]

已经有前 3 列的数据

from sklearn.neighbors import BallTree 

red_points = df[df.red/blue== red]
blue_points = df[df.red/blue!= red]

tree = BallTree(red_points[['x','y']],leaf_size=40,metric='minkowski')

distance,index = tree.query(df[['x',k=2)

解决方法

我不知道这样的算法（很可能有），但是编写算法并不难（我使用 numpy 是因为我已经习惯了，因为你可以轻松地使用 CUDA 加速并移植到其他数据科学 Python 工具）。

数据（0=蓝色，1=红色）：

import numpy as np
import pandas as pd
# Generating dummy data for testing
ROWS=10
COLS=20
X = np.random.randint(2,size=(ROWS,COLS))
# Visualizing
df = pd.DataFrame(data=X)
bg='background-color: '
df.style.apply(lambda x: [bg+'red' if v>=1 else bg+'blue' for v in x])

算法：

result = np.zeros((ROWS,COLS),dtype=np.int)
for y,x in np.ndindex(X.shape):
    if X[y,x]==0:
        continue
    cons = 1 # consecutive in any direction including current
    # Going backwward while we can
    prev = y-1
    while prev>=0:
        if X[prev,x]==0:
            break
        cons+=1
        prev-=1
    # Going forward while we can
    nxt = y+1
    while nxt<=ROWS-1:
        if X[nxt,x]==0:
            break
        cons+=1
        nxt+=1
    result[y,x]=cons
df2 = pd.DataFrame(data=result)
df2.style.apply(lambda x: [bg+'red' if v>=1 else bg+'blue' for v in x])

结果：

请注意，在 numpy 中，第一个坐标表示行索引（在您的情况下为 y），第二个为列（在您的情况下为 x），您可以使用 transpose如果你想交换到 x,y，你的数据。