Numpy：如何以矢量化方式根据另一个数组的索引获取整数数组切片的总和？答案

【问题标题】：Numpy: How to get the sums of integer array slices based on indexes from another array in a vectorized manner?Numpy：如何以矢量化方式根据另一个数组的索引获取整数数组切片的总和？
【发布时间】：2021-10-29 07:14:20
【问题描述】：

给定两个整数数组a 和b，其中b 中的元素表示a 的索引...

a = array([10,10,10,8,8,8])

b = array([0,2,3,5])

我想生成一个新数组，其元素是a 中元素的总和，沿着b 中给出的索引范围，不包括范围尾部的元素...很难放入的话，但上面给出的a 和b 的预期结果是：

result = array([0, # sum(a[:0])
                20,  # sum(a[0:2])
                10,  # sum(a[2:3])
                16])  # sum(a[3:5])

我怎样才能以矢量化/“numpythonic”的方式实现这一点？

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

我想你在看np.ufunc.reduceat:

np.add.reduceat(a,b)

输出：

# gotta handle the case `b[0] == 0` separately
array([20, 10, 16,  8])

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以试试这个：

import numpy as np

a = np.array([10,10,10,8,8,8])
b = np.array([0,2,3,5])

list(map(sum, np.split(a, b)))

它给出：

[0, 20, 10, 16, 8]

最后一个数字是切片a[5:]的总和。

【讨论】：

这虽然非常简洁，但并未矢量化。

【解决方案3】：

这就是你要找的吗？

import numpy as np

a = np.array([10,10,10,8,8,8])

b = np.array([0,2,3,5])

result = []


for i, v in enumerate(b):
    result.append(sum(a[b[i-1]:v]))

result = np.array(result)

结果：

[ 0 20 10 16]

【讨论】：

几乎，除了出于性能原因我想避免迭代。在实践中，我的数组要大得多。此外，根据问题中给出的预期结果，结果数组的第一个元素应该为零。不过谢谢！