<分区>
我有一个相当大的矩形 numpy 数组，形状为 (m, n)，例如:
>>> a.shape
(27584, 34092)
我必须计算每个 anti-diagonal 的总和的阵列。这个新数组的形状为 (m + n - 1,)。
简单的方法是:
m, n = a.shape
r = np.zeros(m + n - 1)
for i in range(m):
for j in range(n):
r[i + j] += a[i][j]
# r is the sum of all anti-diagonals of a
这显然很慢，有什么方法可以使用巧妙的 numpy 原语来执行计算吗？我唯一的其他选择是用 C++ 编写代码，这也是可行的 - 但需要更多工作。
最佳答案
在我看来，最直观的解决方案是:
所以整个代码可以是:
result = [np.diagonal(a[::-1], offs).sum() for offs in range(-a.shape[0] + 1, a.shape[1])]
它的运行速度应该比您的代码快得多。
因为你的源数组很大，也许你会得到一些速度 增益:
所以重新编写的代码，包括关于 np.trace 的提示(见评论)， 可以是:
b = a[::-1]
result = [np.trace(b, offs) for offs in range(-a.shape[0] + 1, a.shape[1])]
关于python - 在 numpy 中计算对角线和，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/70195055/