分裂阵列分为两个部分

Question

行矢量被给予其可能看起来像以下任何

[10, 10, 10, 11, 10, 9, 0, 0, 1, 0] 
    [200, 199, 200, 199, 198, 201, 201, 0, 1, 1] 
    [99, 100, 98, 99, 100, 100, 100, 140, 139, 141] 

点在于一侧比另一显著较大的。使用python，有没有一种干净的方式来找到分裂发生的地方？

Answer 1

是的。遍历列表。进行运行统计分析;给出这些例子，标准偏差应该很大。当您发现严重的异常值时，请在此处对列表进行分区。所有的分割都远远超出了离群值的典型3-sigma标准。

这会让你走吗？

Answer 2

一个简单的方法是检查一个条目是否大于或小于数组的均值。此代码提供了一个函数，用于查找您的示例中发生拆分的索引。在统计上并不强劲，但会在你提到

import numpy as np 

def cut(arr): 
    m = np.mean(np.array(arr)) 
    arr = arr - m 
    arr = arr > 0 
    return np.sum(arr) 

cut([10, 10, 10, 11, 10, 9, 0, 0, 1, 0])回报6，cut([10, 10, 10, 11, 10, 9, 0, 0, 1, 0])回报7和cut([99, 100, 98, 99, 100, 100, 100, 140, 139, 141])回报3标准的情况下，这是“组”的第一个或最后一个元素的索引工作包含最小的值。