从二维 numpy 数组中提取任意小计答案

【问题标题】：Extract arbitrary subtotals from 2D numpy array从二维 numpy 数组中提取任意小计
【发布时间】：2020-10-12 02:33:05
【问题描述】：

我有 2D 计数数组，我需要从中提取任意小计序列。在本例中，它们是小计列。每个小计都是基列的任意集合的总和，由 addend-indices 的元组表示：

>>> A
[[11, 12, 13, 14, 15]
 [21, 22, 23, 24, 25]
 [31, 32, 33, 34, 35]]

>>> subtotal_addend_idxs
((0, 1), (1, 2, 3), (3, 4))

>>> desired_result
[[23, 39, 29]
 [43, 69, 49]
 [63, 99, 69]]

到目前为止我最好的代码是这样的：

subtotal_addend_idxs = ((0, 1), (1, 2, 3), (3, 4))
np.hstack(
    tuple(
        np.sum(A[:, subtotal_addend_idxs], axis=1, keepdims=True)
        for addend_idxs in self._column_addend_idxs
    )
)

有没有一种聪明的方法可以使用单个 numpy 调用/表达式来做到这一点，而我不需要 for 循环来创建单个小计列的元组？

请注意，加数索引是任意的；并非所有指标都需要出现在小计中，指标不一定按升序出现，同一个指标可以出现在多个小计中。

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

试试np.add.reduceat：

lens = [len(n) for n in subtotal_addend_idxs]
c = np.concatenate(subtotal_addend_idxs)
output = np.add.reduceat(A[:,c], np.cumsum([0]+lens)[:-1], axis=1)

输出：

array([[23, 39, 29],
       [43, 69, 49],
       [63, 99, 69]], dtype=int32)

备注：np.concatenate 的更快选项是np.fromiter(itertools.chain(*subtotal_addend_idxs), dtype=int)。

【讨论】：

嗯，这是一个非常有趣的方法，所以基本上创建一个新的单个数组，其中包含 all 加数列，然后在每个小计组中 reduceat() 它们。这是一个聪明的主意:)
@scanny 更改索引顺序是numpy 数组中的常见做法，请不要犹豫，更频繁地尝试：)

【解决方案2】：

由于我们不能使用np.take，这是我的解决方案（lambda 函数中还有一个 for 循环...）

test = np.array([[11, 12, 13, 14, 15],
                 [21, 22, 23, 24, 25],
                 [31, 32, 33, 34, 35]])
inds = ((0, 1), (1, 2, 3), (3, 4))

fake_take = lambda array,inds:[np.sum(array[list(ind)]) for ind in inds]
np.apply_along_axis(lambda x:fake_take(x,inds),1,test)

【讨论】：