这是一个相当紧凑的矢量化实现。我已经更改了一些要求，所以返回值有点“
numpythonic”：它创建一个形状为（m，2）的数组，其中m是零的“游程”数。第一列是每次运行中前0个的索引，第二列是运行后第一个非零元素的索引。（例如，此索引模式匹配切片的工作方式以及
range函数的工作方式。）
import numpy as npdef zero_runs(a): # Create an array that is 1 where a is 0, and pad each end with an extra 0. iszero = np.concatenate(([0], np.equal(a, 0).view(np.int8), [0])) absdiff = np.abs(np.diff(iszero)) # Runs start and end where absdiff is 1. ranges = np.where(absdiff == 1)[0].reshape(-1, 2) return ranges
例如：
In [236]: a = [1, 2, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 5, 6, 0, 0, 0, 0, 9, 8, 7, 0, 10, 11]In [237]: runs = zero_runs(a)In [238]: runsOut[238]: array([[ 3, 9], [12, 16], [19, 20]])
使用这种格式，很容易在每次运行中获得零的数量：
In [239]: runs[:,1] - runs[:,0]Out[239]: array([6, 4, 1])
检查边缘情况总是一个好主意：
In [240]: zero_runs([0,1,2])Out[240]: array([[0, 1]])In [241]: zero_runs([1,2,0])Out[241]: array([[2, 3]])In [242]: zero_runs([1,2,3])Out[242]: array([], shape=(0, 2), dtype=int64)In [243]: zero_runs([0,0,0])Out[243]: array([[0, 3]])
