datawhale-pandas数据分析预备

datawhale-pandas数据分析预备

列表推导式

def my_func(x):
    return 2*x

[ for i in ]

其中，第一个 为映射函数，其输入为后面 i 指代的内容，第二个 表示迭代的对象。

[my_func(i) for i in range(5)]

out:[0, 2, 4, 6, 8]

列表表达式支持多层嵌套

[m+'_'+n for m in['a','b'] for n in['c','d']]

out:[‘a_c’, ‘a_d’, ‘b_c’, ‘b_d’]

条件赋值

value = a if condition else b ：

value = 'cat' if 2>1 else 'dog'
value

out:’cat’

下面举一个例子，截断列表中超过5的元素，即超过5的用5代替，小于5的保留原来的值：

L=[1,2,3,4,5,6,7]

[i if i<=5 else 5 for i in L]

out:[1, 2, 3, 4, 5, 5, 5]

lambda

my_func=lambda x:2*x
my_func(2)

out:4

f2=lambda a,b:a+b
f2(1,2)

out:3

[ (lambda i:2*i)(x) for x in range(5)]

out:[0, 2, 4, 6, 8]

对于上述的这种列表推导式的匿名函数映射， Python 中提供了 map 函数来完成，它返回的是一个 map 对象，需要通过 list 转为列表：

list(map(lambda x: 2*x, range(5)))

[0, 2, 4, 6, 8]

对于多个输入值的函数映射，可以通过追加迭代对象实现：

list(map(lambda x, y: str(x)+'_'+y, range(5), list('abcde')))

[‘0_a’, ‘1_b’, ‘2_c’, ‘3_d’, ‘4_e’]

zip

zip函数能够把多个可迭代对象打包成一个元组构成的可迭代对象，它返回了一个 zip 对象，通过 tuple, list 可以得到相应的打包结果：

L1, L2, L3 = list('abc'), list('def'), list('hij')
list(zip(L1, L2, L3))

[(‘a’, ‘d’, ‘h’), (‘b’, ‘e’, ‘i’), (‘c’, ‘f’, ‘j’)]

tuple(zip(L1, L2, L3))

((‘a’, ‘d’, ‘h’), (‘b’, ‘e’, ‘i’), (‘c’, ‘f’, ‘j’))

for i,j,k in zip(L1,L2,L3):
    print(i,j,k)

a d h
b e i
c f j

enumerate

enumerate 是一种特殊的打包，它可以在迭代时绑定迭代元素的遍历序号：

L = list('abcd')
for index, value in enumerate(L):
    print(index, value)

0 a
1 b
2 c
3 d

用zip实现这个功能

[*zip(range(len(L)),L)]

[(0, ‘a’), (1, ‘b’), (2, ‘c’), (3, ‘d’)]

for index,value in zip(range(len(L)),L):
    print(index,value)

0 a
1 b
2 c
3 d

当需要对两个列表建立字典映射时，可以利用 zip 对象：

dict(zip(L1,L2))

{‘a’: ‘d’, ‘b’: ‘e’, ‘c’: ‘f’}

zipped = list(zip(L1, L2, L3))
zipped

[(‘a’, ‘d’, ‘h’), (‘b’, ‘e’, ‘i’), (‘c’, ‘f’, ‘j’)]

list(zip(*zipped))

[(‘a’, ‘b’, ‘c’), (‘d’, ‘e’, ‘f’), (‘h’, ‘i’, ‘j’)]

numpy回顾

1. np数组的构造

import numpy as np

最一般的方法是通过 array 来构造：

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

array([1, 2, 3])

等差序列： np.linspace, np.arange

np.linspace(1,5,9) # 起始、终止（包含）、样本个数

array([1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. ])

np.arange(1,5,2) # 起始、终止（不包含）、步长

array([1, 3])

特殊矩阵： zeros, eye, full

np.zeros((2,3)) # 传入元组表示各维度大小

array([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])

np.eye(3) #代表维度3*3的单位矩阵

array([[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.],
[0., 0., 1.]])

np.eye(3, k=1) # 偏移主对角线1个单位的伪单位矩阵

array([[0., 1., 0.],
[0., 0., 1.],
[0., 0., 0.]])

np.eye(3, k=-1) # 偏移主对角线1个单位的伪单位矩阵

array([[0., 0., 0.],
[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.]])

np.eye(3, k=2) # 偏移主对角线1个单位的伪单位矩阵

array([[0., 0., 1.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])

np.full((2,3),10)# 元组传入大小，10表示填充数值

array([[10, 10, 10],
[10, 10, 10]])

np.full((2,3), [1,2,3]) # 每行填入相同的列表

array([[1, 2, 3],
[1, 2, 3]])

随机矩阵: np.random

函数 含义
np.random.rand 0-1均匀分布的随机数组
np.random.randn 标准正态的随机数组
np.random.randint 随机整数组
np.random.choice 随机列表抽样

np.random.rand

np.random.rand(3)# 生成服从0-1均匀分布的三个随机数

array([0.25659368, 0.37802498, 0.62494881])

np.random.rand(3,3)# 生成服从0-1均匀分布的三个随机数

array([[0.64676496, 0.59502481, 0.61343668],
[0.16019992, 0.49285208, 0.96761024],
[0.94030055, 0.48943744, 0.1143115 ]])

对于服从区间 a 到 b 上的均匀分布可以如下生成：

a, b = 5, 15
(b - a) * np.random.rand(3) + a

array([ 8.84499261, 10.21774591, 8.16028516])

一般的，可以选择已有的库函数：

np.random.uniform(5, 15, 3)

array([8.86348101, 9.14266299, 8.60513876])

np.random.randn

randn 生成了 $N(0,I)$ 的标准正态分布：

np.random.randn(3)

array([ 1.41288442, -0.73967664, -0.23529916])

np.random.randn(2, 2)

array([[ 0.85735525, -0.17674214],
[-0.28607067, 1.49904315]])

对于服从$N(\mu, \sigma^2)$的一元正态分布则有

mu,sigma=3,2.5
mu+np.random.randn(3)*sigma

array([-0.26367497, 1.87383756, 2.81701976])

np.random.normal(3,2.5,3)

array([6.40062933, 3.28135583, 0.65048172])

randint 可以指定生成随机整数最大值（不包含）和维度大小：

low, high, size = 5, 15, (2,2) # 生成5到14的随机整数
np.random.randint(low, high, size)

array([[13, 14],
[ 7, 10]])

choice 可以从给定的列表中，以一定概率和方式抽取结果，当不指定概率时为均匀采样，默认抽取方式为有放回抽样：

my_list = ['a', 'b', 'c', 'd']
np.random.choice(my_list, 2, replace=False, p=[0.1, 0.7, 0.1 ,0.1])

array([‘a’, ‘b’], dtype=’<U1’)

np.random.choice(my_list, (2,2), replace=True, p=[0.1, 0.7, 0.1 ,0.1])

array([[‘d’, ‘b’],
[‘b’, ‘b’]], dtype=’<U1’)

\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tyytLsj8-1608522933090)(attachment:image.png)\]

np.random.choice(my_list, (3,3))

array([[‘d’, ‘c’, ‘c’],
[‘d’, ‘a’, ‘c’],
[‘d’, ‘b’, ‘b’]], dtype=’<U1’)

当返回的元素个数与原列表相同时，不放回抽样等价于使用 permutation 函数，即打散原列表：

np.random.permutation(my_list)

array([‘d’, ‘b’, ‘c’, ‘a’], dtype=’<U1’)

最后，需要提到的是随机种子，它能够固定随机数的输出结果：

np.random.seed(0)
np.random.rand()

0.5488135039273248

np.random.rand(0)
np.random.rand()

0.5488135039273248

np.random.rand()

0.6027633760716439

2. np数组的变形与合并

转置

np.zeros((2,3)).T

array([[0., 0.],
[0., 0.],
[0., 0.]])

合并操作

np.r_[np.zeros((2,3)),np.zeros((2,3))] #上下合并

array([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])

np.c_[np.zeros((2,3)),np.zeros((2,3))] #左右合并

array([[0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

一维数组和二维数组进行合并时，应当把其视作列向量，在长度匹配的情况下只能够使用左右合并的 c_ 操作：

try:
    np.r_[np.array([0,0]),np.zeros((2,1))]
except Exception as e:
    Err_Msg=e
Err_Msg

ValueError(‘all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 1 dimension(s) and the array at index 1 has 2 dimension(s)’)

np.r_[np.array([0,0]),np.zeros(2)]

array([0., 0., 0., 0.])

np.c_[np.array([0,0]),np.zeros((2,3))]

array([[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]])

维度变换: reshape

target = np.arange(8).reshape(2,4)
target

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

target.reshape((4,2), order='C') # 按照行读取和填充

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

target.reshape((4,2), order='F') # 按照列读取和填充

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

特别地，由于被调用数组的大小是确定的， reshape 允许有一个维度存在空缺，此时只需填充-1即可：

target.reshape((4,-1))

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

target = np.ones((3,1))
target

array([[1.],
[1.],
[1.]])

target.reshape(-1)

array([1., 1., 1.])

3. np数组的切片与索引

数组的切片模式支持使用 slice 类型的 start:end:step 切片，还可以直接传入列表指定某个维度的索引进行切片：

target = np.arange(9).reshape(3,3)
target

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

target[:-1, [0,2]]

array([[0, 2],
[3, 5]])

target[0:1,:]

array([[0, 1, 2]])

target[0:-1,[0]]

array([[0],
[3]])

此外，还可以利用 np.ix_ 在对应的维度上使用布尔索引，但此时不能使用 slice 切片：

target[np.ix_([True, False, True], [True, False, True])]

array([[0, 2],
[6, 8]])

target[np.ix_([1,2], [True, False, True])]

array([[3, 5],
[6, 8]])

当数组维度为1维时，可以直接进行布尔索引，而无需 np.ix_：

new = target.reshape(-1)
new[new%2==0]

array([0, 2, 4, 6, 8])

常用函数

where 是一种条件函数，可以指定满足条件与不满足条件位置对应的填充值：

a = np.array([-1,1,-1,0])
np.where(a>0, a, 5) # 对应位置为True时填充a对应元素，否则填充5

array([5, 1, 5, 5])

nonzero, argmax, argmin

这三个函数返回的都是索引， nonzero 返回非零数的索引， argmax, argmin 分别返回最大和最小数的索引：

a = np.array([-2,-5,0,1,3,-1])
np.nonzero(a)

(array([0, 1, 3, 4, 5], dtype=int64),)

a.argmax()
4

a.argmin()

1

any 指当序列至少 存在一个 True 或非零元素时返回 True ，否则返回 False

all 指当序列元素 全为 True 或非零元素时返回 True ，否则返回 False

a = np.array([0,1])
a.any()

True

a.all()

False

cumprod, cumsum 分别表示累乘和累加函数，返回同长度的数组， diff 表示和前一个元素做差，由于第一个元素为缺失值，因此在默认参数情况下，返回长度是原数组减1

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

array([1, 3, 6], dtype=int32)

a.cumprod()

array([1, 2, 6], dtype=int32)

np.diff(a)

array([1, 1])

统计函数

常用的统计函数包括 max, min, mean, median, std, var, sum, quantile ，其中分位数计算是全局方法，因此不能通过 array.quantile 的方法调用：

target = np.arange(5)
target

array([0, 1, 2, 3, 4])

target.max()

4

np.quantile(target, 0.15) # 0.5分位数

0.6

但是对于含有缺失值的数组，它们返回的结果也是缺失值，如果需要略过缺失值，必须使用 nan* 类型的函数，上述的几个统计函数都有对应的 nan* 函数。

target = np.array([1, 2, np.nan])
target

array([ 1., 2., nan])

target.max()

nan

np.nanmax(target)

2.0

np.nanquantile(target, 0.5)

1.5

对于协方差和相关系数分别可以利用 cov, corrcoef如下计算：

target1 = np.array([1,3,5,9])
target2 = np.array([1,5,3,-9])
np.cov(target1, target2)

array([[ 11.66666667, -16.66666667],
[-16.66666667, 38.66666667]])

np.corrcoef(target1, target2)

array([[ 1. , -0.78470603],
[-0.78470603, 1. ]])

最后，需要说明二维 Numpy 数组中统计函数的 axis 参数，它能够进行某一个维度下的统计特征计算，当 axis=0 时结果为列的统计指标，当 axis=1时结果为行的统计指标：

target = np.arange(1,10).reshape(3,-1)
target

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

target.sum(0)

array([12, 15, 18])

target.sum(1)

array([ 6, 15, 24])

广播机制

标量和数组的操作
当一个标量和数组进行运算时，标量会自动把大小扩充为数组大小，之后进行逐元素操作：

res = 3 * np.ones((2,2)) + 1
res

array([[4., 4.],
[4., 4.]])

res = 1 / res
res

array([[0.25, 0.25],
[0.25, 0.25]])

二维数组之间的操作

res = np.ones((3,2))
res * np.array([[2,3]]) # 第二个数组扩充第一维度为3

array([[2., 3.],
[2., 3.],
[2., 3.]])

res * np.array([[2],[3],[4]]) # 第二个数组扩充第二维度为2

array([[2., 2.],
[3., 3.],
[4., 4.]])

res * np.array([[2]]) # 等价于两次扩充，第二个数组两个维度分别扩充为3和2

array([[2., 2.],
[2., 2.],
[2., 2.]])

一维数组与二维数组的操作

np.ones(3) + np.ones((2,3))

array([[2., 2., 2.],
[2., 2., 2.]])

np.ones(3) + np.ones((2,1))

array([[2., 2., 2.],
[2., 2., 2.]])

np.ones(1) + np.ones((2,3))

array([[2., 2., 2.],
[2., 2., 2.]])

向量与矩阵的计算

向量内积：dot

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([1,3,5])
a.dot(b)

22

向量范数和矩阵范数: np.linalg.norm

matrix_target =  np.arange(4).reshape(-1,2)
matrix_target

array([[0, 1],
[2, 3]])

np.linalg.norm(matrix_target, 'fro')

3.7416573867739413

np.linalg.norm(matrix_target, np.inf)

5.0

np.linalg.norm(matrix_target, 2)

3.702459173643833

vector_target =  np.arange(4)
vector_target

array([0, 1, 2, 3])

np.linalg.norm(vector_target, np.inf)

3.0

np.linalg.norm(vector_target, 2)

3.7416573867739413

np.linalg.norm(vector_target, 3)

3.3019272488946263

矩阵乘法

a = np.arange(4).reshape(-1,2)
b = np.arange(-4,0).reshape(-1,2)
a

array([[0, 1],
[2, 3]])

b

array([[-4, -3],
[-2, -1]])

a@b

array([[ -2, -1],
[-14, -9]])

Ex1：利用列表推导式写矩阵乘法

方法1

M1 = np.random.rand(2,3)
M2 = np.random.rand(3,4)
res = np.zeros((M1.shape[0],M2.shape[1]))
res.shape

(2, 4)

res

array([[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]])

i=0
def multifuc(i,j,k):
    res[i][j]+=M1[i][k] * M2[k][j]
    return res[i][j]
%timeit -n 30 [ multifuc(i,j,k)  for i in range(M1.shape[0])  for j in range(M2.shape[1]) for k in range(M1.shape[1])]

83.3 µs ± 33.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 30 loops each)

(np.abs((M1@M2 - res) < 1e-15)).all()

True

方法2

i=0
sum([M1[i][k] * M2[k][j] for j in range(M2.shape[1]) for k in range(M1.shape[1])])

3.745920492921166

%timeit -n 30 [sum([M1[i][k] * M2[k][j] for j in range(M2.shape[1]) for k in range(M1.shape[1])]) for i in range(M1.shape[0])  for j in range(M2.shape[1]) ]

203 µs ± 33.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 30 loops each)

(np.abs((M1@M2 - res) < 1e-15)).all()

True

很明显第一种方法会比datawhale官方的要少一个循环，虽然这样确实有点取巧

Ex2：更新矩阵

Ex2：更新矩阵

设矩阵 $A{m×n}$ ，现在对 $A$ 中的每一个元素进行更新生成矩阵 $B$ ，更新方法是 $B{ij}=A{ij}\sum{k=1}^n\frac{1}{A{ik}}$ ，例如下面的矩阵为 $A$ ，则 $B{2,2}=5\times(\frac{1}{4}+\frac{1}{5}+\frac{1}{6})=\frac{37}{12}$ ，请利用 Numpy 高效实现。

import numpy as np
A=np.arange(1,10).reshape(3,-1)#start从0开始，默认不包含end
A

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

A_reverse = 1/A
A_reverse

array([[1. , 0.5 , 0.33333333],
[0.25 , 0.2 , 0.16666667],
[0.14285714, 0.125 , 0.11111111]])

A_reverse.sum(axis=1).reshape(3,-1)

array([[1.83333333],
[0.61666667],
[0.37896825]])

res =A*(A_reverse.sum(axis=1).reshape(3,-1))
res

array([[1.83333333, 3.66666667, 5.5 ],
[2.46666667, 3.08333333, 3.7 ],
[2.65277778, 3.03174603, 3.41071429]])

res.shape

(3, 3)

Ex3：卡方统计量

设矩阵$A{m\times n}$，记$B{ij} = \frac{(\sum{i=1}^mA{ij})\times (\sum{j=1}^nA{ij})}{\sum{i=1}^m\sum{j=1}^nA_{ij}}$，定义卡方值如下：

请利用Numpy对给定的矩阵$A$计算$\chi^2$

$(\sum{i=1}^mA{ij})\times (\sum{j=1}^nA{ij}) shape (8 \times 1) \times(1 \times 5)$ 

np.random.seed(0)
A = np.random.randint(10, 20, (8, 5))

通过分析我们可以看出其实矩阵$B$就是矩阵$A$通过对行和列求和再叉乘，然后除以所有元素的和

A_rowsum=A.sum(axis=0).reshape(1,-1)
A_columnsum=A.sum(axis=1).reshape(-1,1)
A_columnsum.shape,A_rowsum.shape

((8, 1), (1, 5))

A_rowsum*A_columnsum #有点离谱
#主要是*号对应数组用数组乘法，矩阵用矩阵乘法

array([[ 8160, 7548, 8772, 7888, 6868],
[ 8760, 8103, 9417, 8468, 7373],
[ 9600, 8880, 10320, 9280, 8080],
[ 9480, 8769, 10191, 9164, 7979],
[10200, 9435, 10965, 9860, 8585],
[ 7320, 6771, 7869, 7076, 6161],
[ 8040, 7437, 8643, 7772, 6767],
[ 7680, 7104, 8256, 7424, 6464]])

(A_rowsum*A_columnsum).shape

(8, 5)

A_columnsum@A_rowsum #比较推荐这种

array([[ 8160, 7548, 8772, 7888, 6868],
[ 8760, 8103, 9417, 8468, 7373],
[ 9600, 8880, 10320, 9280, 8080],
[ 9480, 8769, 10191, 9164, 7979],
[10200, 9435, 10965, 9860, 8585],
[ 7320, 6771, 7869, 7076, 6161],
[ 8040, 7437, 8643, 7772, 6767],
[ 7680, 7104, 8256, 7424, 6464]])

B=(A_columnsum@A_rowsum)/A.sum()
B.shape==A.shape

True

res = ((A-B)**2/B).sum()
res

11.842696601945802

np.random.seed(0)
A = np.random.randint(10, 20, (8, 5))
B = A.sum(0)*A.sum(1).reshape(-1, 1)/A.sum() #个人认为这样写其实会误导初学者
res = ((A-B)**2/B).sum()
res

11.842696601945802

Ex4：改进矩阵计算的性能

原方法

\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-eDkWiRZe-1608522933099)(attachment:image.png)\]

import numpy as np
np.random.seed(0)
m,n,p=100,80,50
B=np.random.randint(0,2,(m,p))
U=np.random.randint(0,2,(p,n))
Z=np.random.randint(0,2,(m,n))
def solution(B=B, U=U, Z=Z):
    L_res = []
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            norm_value = ((B[i]-U[:,j])**2).sum()
            L_res.append(norm_value*Z[i][j])
    return sum(L_res)
solution(B, U, Z)

100566

在这里插入图片描述

从上式可以看出，第一第二项分别为$B$的行平方和与$U$的列平方和，第三项是两倍的内积。因此，$Y$矩阵可以写为三个部分，第一个部分是$m×n$的全$1$矩阵每行乘以$B$对应行的行平方和，第二个部分是相同大小的全$1$矩阵每列乘以$U$对应列的列平方和，第三个部分恰为$B$矩阵与$U$矩阵乘积的两倍。从而结果如下：

B[1].shape

(50,)

U[:,1].shape

(50,)

(((B**2).sum(axis=1).reshape(-1,1)+(U**2).sum(axis=0)-2*B@U)*Z).sum()

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连续整数的最大长度

输入一个整数的 Numpy 数组，返回其中严格递增连续整数子数组的最大长度。例如，输入 [1,2,5,6,7]，[5,6,7]为具有最大长度的递增连续整数子数组，因此输出3；输入[3,2,1,2,3,4,6]，[1,2,3,4]为具有最大长度的递增连续整数子数组，因此输出4。请充分利用 Numpy 的内置函数完成。（提示：考虑使用 nonzero, diff 函数）

f = lambda x:np.diff(np.nonzero(np.r_[1,np.diff(x)!=1,1])).max()
f([1,2,5,6,7])
f([3,2,1,2,3,4,6])

4

x=[1,2,5,6,7]
np.diff(x)

array([1, 3, 1, 1])

np.diff(x)!=1

array([False, True, False, False])

np.r_[1,np.diff(x)!=1,1]

array([1, 0, 1, 0, 0, 1], dtype=int32)

np.nonzero(np.r_[1,np.diff(x)!=1,1])

(array([0, 2, 5], dtype=int64),)

np.diff(np.nonzero(np.r_[1,np.diff(x)!=1,1])).max()

3



1.842696601945802

Ex4：改进矩阵计算的性能

原方法

[外链图片转存中…(img-eDkWiRZe-1608522933099)]

import numpy as np
np.random.seed(0)
m,n,p=100,80,50
B=np.random.randint(0,2,(m,p))
U=np.random.randint(0,2,(p,n))
Z=np.random.randint(0,2,(m,n))
def solution(B=B, U=U, Z=Z):
    L_res = []
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            norm_value = ((B[i]-U[:,j])**2).sum()
            L_res.append(norm_value*Z[i][j])
    return sum(L_res)
solution(B, U, Z)

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改进方法：

令$Y{ij} = |B_i-U_j|_2^2$，则$\displaystyle R=\sum{i=1}^m\sum{j=1}^n Y{ij}Z_{ij}$，这在Numpy中可以用逐元素的乘法后求和实现，因此问题转化为了如何构造Y矩阵。

从上式可以看出，第一第二项分别为$B$的行平方和与$U$的列平方和，第三项是两倍的内积。因此，$Y$矩阵可以写为三个部分，第一个部分是$m×n$的全$1$矩阵每行乘以$B$对应行的行平方和，第二个部分是相同大小的全$1$矩阵每列乘以$U$对应列的列平方和，第三个部分恰为$B$矩阵与$U$矩阵乘积的两倍。从而结果如下：

B[1].shape

(50,)

U[:,1].shape

(50,)

(((B**2).sum(axis=1).reshape(-1,1)+(U**2).sum(axis=0)-2*B@U)*Z).sum()

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连续整数的最大长度

输入一个整数的 Numpy 数组，返回其中严格递增连续整数子数组的最大长度。例如，输入 [1,2,5,6,7]，[5,6,7]为具有最大长度的递增连续整数子数组，因此输出3；输入[3,2,1,2,3,4,6]，[1,2,3,4]为具有最大长度的递增连续整数子数组，因此输出4。请充分利用 Numpy 的内置函数完成。（提示：考虑使用 nonzero, diff 函数）

f = lambda x:np.diff(np.nonzero(np.r_[1,np.diff(x)!=1,1])).max()
f([1,2,5,6,7])
f([3,2,1,2,3,4,6])

4

x=[1,2,5,6,7]
np.diff(x)

array([1, 3, 1, 1])

np.diff(x)!=1

array([False, True, False, False])

np.r_[1,np.diff(x)!=1,1]

array([1, 0, 1, 0, 0, 1], dtype=int32)

np.nonzero(np.r_[1,np.diff(x)!=1,1])

(array([0, 2, 5], dtype=int64),)

np.diff(np.nonzero(np.r_[1,np.diff(x)!=1,1])).max()

3

tag:

    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

      jsonContent:
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    pages: false
    posts:
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      date: true
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在日落大道的你与我握手 <br /> 发觉太想和你闯遍这地球