问题
i具有一个一维的numpy阵列，主要用零填充，但也包含一些非零值组。
>> import numpy as np
>> a = np.zeros(10)
>> a[2:4] = 2
>> a[6:9] = 3
>> print a
[ 0. 0. 2. 2. 0. 0. 3. 3. 3. 0.]
我想获得仅包含最后一个非零组的数组。换句话说，除最后一个非零组以外的所有组都应由零替换。（这些组只能是1个元素）。喜欢：
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 3. 3. 3. 0.]
非固体解决方案
这似乎可以解决问题。反向数组，找到第一个索引，其中元素之间的变化为负。然后用零替换所有后续元素。然后翻转。有点漫长：
>> b = a[::-1]
>> b[np.where(np.ediff1d(b) < 0)[0][0] + 1:] = 0
>> c = b[::-1]
>> print c
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 3. 3. 3. 0.]
特定情况失败
但是，它在以下情况下不强大，并且在以下情况下失败（因为Where命令返回一个空索引列表）：
>> a = np.zeros(10)
>> a[0:4] = 2
>> print a
[ 2. 2. 2. 2. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
>> b = a[::-1]
>> b[np.where(np.ediff1d(b) < 0)[0][0] + 1:] = 0
>> c = b[::-1]
>> print c
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-81-8cba57558ba8>", line 1, in <module>
runfile('C:/Users/name/test1.py', wdir='C:/Users/name')
File "C:ProgramDataAnaconda2libsite-packagesspyderutilssitesitecustomize.py", line 866, in runfile
execfile(filename, namespace)
File "C:ProgramDataAnaconda2libsite-packagesspyderutilssitesitecustomize.py", line 87, in execfile
exec(compile(scripttext, filename, 'exec'), glob, loc)
File "C:/Users/name/test1.py", line 21, in <module>
b[np.where(np.ediff1d(b) < 0)[0][0] + 1:] = 0
IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0
fix
所以我需要介绍一个if子句：
>> b = a[::-1]
>> if len(np.where(np.ediff1d(b) < 0)[0]) > 0:
>> b[np.where(np.ediff1d(b) < 0)[0][0] + 1:] = 0
>> c = b[::-1]
>> print c
[ 2. 2. 2. 2. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
有一种更优雅的方法吗？
更新从Divakar的出色答案和MTRW的问题开始，我想扩展规格。如果输入阵列的非零值对分组内变化的非零数字组为负和，则该方法也应起作用。
例如。np.array([1, 0, 0, 4, 5, 4, 5, 0, 0])
这意味着我们检查元素之间有正差或负差的方法，以找到组边界，无法很好地工作。
方法＃1
由于我们是优雅的，让我们自己 feed 自己是一个单线 -
a[:(a[1:] > a[:-1]).cumsum().argmax()] = 0
样本运行 -
In [605]: a
Out[605]: array([ 0., 0., 2., 2., 0., 0., 3., 3., 3., 0.])
In [606]: a[:(a[1:] > a[:-1]).cumsum().argmax()] = 0
In [607]: a
Out[607]: array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 3., 3., 3., 0.])
方法＃2
上面的方法假设最后一个组号大于 0 s。如果不是这种情况，并且对于非零组组可能具有不同数字的情况
mask = a != 0
a[:(mask[1:] > mask[:-1]).cumsum().argmax()] = 0
样本运行 -
In [667]: a
Out[667]: array([-1, 0, 0, -4, -5, 4, -5, 0, 0])
In [668]: mask = a != 0
In [669]: a[:(mask[1:] > mask[:-1]).cumsum().argmax()] = 0
In [670]: a
Out[670]: array([ 0, 0, 0, -4, -5, 4, -5, 0, 0])