python - 沿 numpy 数组中的范围应用函数

Question

假设我有以下 numpy 数组:

a = np.arange(20)

还有一个包含索引的数组，如下所示:

ix = np.array([4,10,15])

我一直在尝试为以下问题提出一个矢量化解决方案:如何使用 ix 中的索引沿着 a 拆分函数？

所以说我在哪里用np.split分割a(我在这里仅使用np.split来说明分组我想在这里应用一个函数):

np.split(a,ix)

[array([0, 1, 2, 3]),
 array([4, 5, 6, 7, 8, 9]),
 array([10, 11, 12, 13, 14]),
 array([15, 16, 17, 18, 19])]

例如，我想对每个 block 求和，因此给出:

[6, 39, 60, 85]

我如何使用numpy对其进行矢量化？

Answer 1

我不知道这是否是最好的解决方案，但是您可以通过添加零将不同大小的数组列表转换为固定大小的数组列表。然后实现一个像 sum 这样不受零影响的函数。

请参阅下面的示例。

a = np.arange(20)
ix = np.array([4,10,15])
b = np.split(a,ix)
print(b)

结果

[array([0, 1, 2, 3]),
 array([4, 5, 6, 7, 8, 9]),
 array([10, 11, 12, 13, 14]),
 array([15, 16, 17, 18, 19])]

然后使用itertools将列表转换为数组from here

import itertools
c = np.array(list(itertools.zip_longest(*b, fillvalue=0))).T
print(c)

结果

[[ 0  1  2  3  0  0]
 [ 4  5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14  0]
 [15 16 17 18 19  0]]

然后使用

求和

np.sum(c, axis = 1)

结果

array([ 6, 39, 60, 85])