【python】给定数组，按相邻元素差额分组

Question

# 一、示例：原始数据
num_list = [393, 393, 394, 394, 394, 423, 424, 424, 425, 425, 454, 454, 454, 454, 456]


# 二、示例：分组结果
part_1 = [393, 393, 394, 394, 394]
part_2 = [423, 424, 424, 425, 425]
part_3 = [454, 454, 454, 454, 456]


# 三、数组说明
# 1、确定的事项
#   1-1 给定的列表，已按由小到大排列好；
#   1-2【同组相邻数字的差额】一定明显大于【两组间相领数字的差额】。以上述案例为例：【同组相邻数字的差额】小于3，【两组间相领数字的差额】远大于3;
# 2、不确定事项
#   2-1 列表元素总个数不确定；
#   2-2 可拆分成几组不确定；可能拆分成4-5组
#   2-3 每组元素的个数不确定；可能是案例中的5个，也可能是8-10个
#   2-4 【同组相邻数字的差额】不一定小于3，比如可能出现[1,5,7,21,25,29]这种场景


# 请问如何使用python实现，或提供拆分思路也可以，谢谢

Answer 1

我想到可以用导数的方法把差值拉大，然后可以划分
2种方法如下，一阶和二阶导数（这也就要求至少有2个以上的数）
想法：

"""
# 一、示例：原始数据
num_list = [393, 393, 394, 394, 394, 423, 424, 424, 425, 425, 454, 454, 454, 454, 456]

# 二、示例：分组结果
part_1 = [393, 393, 394, 394, 394]
part_2 = [423, 424, 424, 425, 425]
part_3 = [454, 454, 454, 454, 456]

依次顺序：原来式子：，一阶导数，二阶导数，正则化二阶导数再提取变化最大特征的二阶导数，还原一阶导数
[393, 393, 394, 394, 394, 423, 424, 424, 425, 425, 454, 454, 454, 454, 456]
    [0, -1,   0,   0,   -29,  -1,  0,  -1,  0,  -29,   0,  0,    0,  -2]    
      [1,  -1,  0,  29,   -28,  -1,  1,  -1,  29,  -29, 0, 0, 2]
      [0,  0,   0,   1,    1,    0,   0,   0,   1,  1,  0,  0, 0]
    [0,  0,   0,   0,   1,     0,    0,    0,  0,   1,  0,  0, 0,  0]  
 [0， 0,   0,   0,   0,    1,     0,    0,   0,  0,   1,  0,  0, 0, 0]  这个可以代表分界线  
"""

一阶导数

num_list = [0, 394, 454, 456]  # 3个起步
# 前向递推法
firstD = [num_list[i] - num_list[i + 1] for i in range(len(num_list) - 1)]  # 一阶导数
tmpFirstD = [abs(item) for item in firstD]

minValue = np.min(tmpFirstD)
maxValue = np.max(tmpFirstD)
newFirstD = [0] + [int(round((item - minValue) / (maxValue - minValue))) for item in tmpFirstD] 
newFirstDLen = len(newFirstD)
# 一阶 =》 原式
res = []
for i in range(newFirstDLen):
    if i == 0:
        res.append([num_list[i]])
    elif newFirstD[i] == 0:
        res[len(res) - 1].append(num_list[i])
    elif newFirstD[i] == 1:
        res.append([num_list[i]])
print(res)

二阶求导

num_list = [393, 393, 394, 394, 394, 423, 424, 424, 425, 425, 454, 454, 454, 454, 456]  # 4个起步
firstD = [num_list[i] - num_list[i + 1] for i in range(len(num_list) - 1)]  # 一阶导数
tmpFirstD = [abs(item) for item in firstD]

secondD = [firstD[i] - firstD[i + 1] for i in range(len(firstD) - 1)]  # 二阶导数
tmpSecondD = [abs(item) for item in secondD]


minValue = np.min(tmpSecondD)
maxValue = np.max(tmpSecondD)
tmpSecondD = [int(round((item - minValue) / (maxValue - minValue))) for item in tmpSecondD]
tmpSecondDLen = len(tmpSecondD)

# 二阶 =》 一阶
i = 0
while i < tmpSecondDLen:
    if tmpSecondD[i] == 1 and i < tmpSecondDLen - 1 and tmpSecondD[i + 1] == 1:
        tmpSecondD[i] = 0
        i += 2
    else:
        i += 1

newFirstD = [0] + tmpSecondD + [0]  
newFirstDLen = len(newFirstD)

# 一阶 =》 原式
res = []
for i in range(newFirstDLen):
    if i == 0:
        res.append([num_list[i]])
    elif newFirstD[i] == 0:
        res[len(res) - 1].append(num_list[i])
    elif newFirstD[i] == 1:
        res.append([num_list[i]])
print(res)

其他案例：
如果个数不多就用1阶