NumPy：对矩阵的每 n 列求和答案

【问题标题】：NumPy: sum every n columns of matrixNumPy：对矩阵的每 n 列求和
【发布时间】：2015-01-15 11:35:57
【问题描述】：

我想对矩阵的每 n 列求和。如何在不使用 for 循环的情况下以简单的方式做到这一点？这就是我现在拥有的：

n = 3  #size of a block we need to sum over
total = 4  #total required sums
ncols = n*total
nrows = 10
x = np.array([np.arange(ncols)]*nrows)

result = np.empty((total,nrows))
for i in range(total):
    result[:,i] =  np.sum(x[:,n*i:n*(i+1)],axis=1)

结果是

array([[  3.,  12.,  21.,  30.],
       [  3.,  12.,  21.,  30.],
        ...
       [  3.,  12.,  21.,  30.]])

如何向量化这个操作？

【问题讨论】：

标签： python numpy matrix sum vectorization

【解决方案1】：

这是一种方法；首先将 x 重塑为 3D 数组，然后在最后一个轴上求和：

>>> x.reshape(-1, 4, 3).sum(axis=2)
array([[ 3, 12, 21, 30],
       [ 3, 12, 21, 30],
       [ 3, 12, 21, 30],
       [ 3, 12, 21, 30],
       [ 3, 12, 21, 30],
       [ 3, 12, 21, 30],
       [ 3, 12, 21, 30],
       [ 3, 12, 21, 30],
       [ 3, 12, 21, 30],
       [ 3, 12, 21, 30]])

【讨论】：