Python3.6 numpyを使ってループのネストを解消したい

Question

前提・実現したいこと

以下を実現したいのですが、ループのネストをせずに実現することは可能でしょうか。
※目的は処理の高速化です。

numpyをうまく使えば高速に行えるのではないかと考えているのですが、
妙案が浮かばず。。。
お力をお貸しいただけないでしょうか。

• 増減する数の配列において「各インデックスの値」と「そのインデックス以降の値」を比較して、

各インデックスの値の状態を取得する。

得たい結果

各インデックスの値とそのインデックス以降の値を比較して、

• 10以上になった後、10以下になった場合、

　または、10以下になった後、10以上になった場合、
または、どの条件にも該当しない場合：0

• 10以下に一度もなっていない状態で、20以上になった場合：1
• 10以上に一度もなっていない状態で、20以下がった場合：2

入力1

[10, 0, 20, 9, 9, 9, 0, 29]

出力1

[0, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 0]

入力2

[25, 36, 14, 50, 0]

出力2

[0, 2, 1, 2, 0]

入力3

[25, 24, 24, 24, 24]

出力3

[0, 0, 0, 0, 0]

該当のソースコード

import numpy as np

arr = np.array([25, 36, 14, 50, 0])
result = [0] * len(arr)
for i, target in enumerate(arr) :
    is_up = False
    is_down = False
    for i_inner in range(i+1, len(arr)) :
        diff = arr[i_inner] - target
        if diff <= -10 :
            is_down = True
        elif diff >= 10 :
            is_up = True
        if is_up and is_down :
            break
        elif is_down == False and diff >= 20 :
            result[i] = 1
            break
        elif is_up == False and diff <= -20 :
            result[i] = 2
            break

print(result) # [0, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 0]

Comments

[meg_]

ロジックを簡単に言葉で説明いただけないでしょうか？

[shiracamus]

10以上、10以下という条件はすべての比較に当てはまることになりませんか？
arr最初の10は、どれと比較してどんな差になって、どれを最優先に選んで出力0になったのですか？
[30, 0, 60] というデータが与えられたら、どんな結果を期待しますか？

[Purindle]

コメントありがとうございます。
得たい結果について加筆いたしました。
何卒、お力添えお願いいたします。

・10以上になった後、10以下になった場合、
　または、10以下になった後、10以上になった場合、
　または、どの条件にも該当しない場合：0
・10以下に一度もなっていない状態で、20以上になった場合：1
・10以上に一度もなっていない状態で、20以下がった場合：2

Answer 1

コードを見る限りだと、一定数ではない数の後続要素を見ないと状態が確定しないようなので、numpyのベクトル演算にはあまり向かないと思います。最適化が必要な場合、numbaなど高速にループを回せるようにする方向性でしょう。

Answer 2

教えて頂いた通りnumbaを使ってみました。
結果に記載の通り、処理速度が改善しました。
ありがとうございました。

検証用コード

import numpy as np
import time
from numba import njit

def original(arr):
    result = [0] * len(arr)
    for i, target in enumerate(arr) :
        is_up = False
        is_down = False
        for i_inner in range(i+1, len(arr)) :
            diff = arr[i_inner] - target
            if diff <= -10 :
                is_down = True
            elif diff >= 10 :
                is_up = True
            if is_up and is_down :
                break
            elif is_down == False and diff >= 20 :
                result[i] = 1
                break
            elif is_up == False and diff <= -20 :
                result[i] = 2
                break
    return result

@njit
def original_njit(arr):
    result = [0] * len(arr)
    for i, target in enumerate(arr) :
        is_up = False
        is_down = False
        for i_inner in range(i+1, len(arr)) :
            diff = arr[i_inner] - target
            if diff <= -10 :
                is_down = True
            elif diff >= 10 :
                is_up = True
            if is_up and is_down :
                break
            elif is_down == False and diff >= 20 :
                result[i] = 1
                break
            elif is_up == False and diff <= -20 :
                result[i] = 2
                break
    return result

arr = (np.random.rand(10000000) * 100).astype(int)

start = time.time()
result = original(arr)
end = time.time()
print("[original]", end - start)

start = time.time()
result = original_njit(arr)
end = time.time()
print("[original_njit]", end - start)

結果

[original] 18.820305824279785
[original_njit] 0.5157194137573242