是否有一个 numpy 函数来获取子矩阵的总和？答案

【问题标题】：Is there a numpy function to get the sum of sub matrices?是否有一个 numpy 函数来获取子矩阵的总和？
【发布时间】：2018-11-06 06:08:07
【问题描述】：

我想得到一个数组，它是数组中子矩阵的总和。

例如，假设我们有一个 3x3 矩阵，其中每个项目包含一个 2x2 子矩阵：

matrix = np.array([[[[1,2],[3,4]],     [[5,6],[7,8]],     [[9,10],[11,12]]],
                   [[[13,14],[15,16]], [[17,18],[19,20]], [[21,22],[23,24]]],
                   [[[25,26],[27,28]], [[29,30],[31,32]], [[33,34],[35,36]]]])

看起来像：

[[[[ 1  2]
   [ 3  4]]

  [[ 5  6]
   [ 7  8]]

  [[ 9 10]
   [11 12]]]


 [[[13 14]
   [15 16]]

  [[17 18]
   [19 20]]

  [[21 22]
   [23 24]]]


 [[[25 26]
   [27 28]]

  [[29 30]
   [31 32]]

  [[33 34]
   [35 36]]]]

获得答案的一种方法是使用列表推导

ans = [ [ np.sum(sub_matrices) for sub_matrices in row ] for row in matrix ]

这将是：

[[10, 26, 42], [58, 74, 90], [106, 122, 138]]

我想知道是否有更好的方法来获得这个结果。也许使用一些内置的 numpy 函数？

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

使用einsum，在这种情况下比传统的sum 更快：

np.einsum('ijkl->ij',matrix)

array([[ 10,  26,  42],
       [ 58,  74,  90],
       [106, 122, 138]])

【讨论】：

确实更快。
@klim 是的。
说真的，einsum 很神奇。您有什么地方可以推荐（除了官方文档）来阅读它吗？我永远不会想到在这里使用它。
我很惊讶einsum 比.sum(axis=(2,3)) 快，即使在这种不涉及临时人员的情况下。
很抱歉仍在尝试熟悉 einsum。 i 和 j 是 3x3 的行和列，k 和 l 是 2x2 矩阵的行和列，对吗？由于在输出端省略了 k 和 l，我们将它们相加吗？顺便说一句，感谢您非常有效的回答。

【解决方案2】：

你可以使用.sum两次：

>>> matrix.sum(axis=2).sum(axis=2)
array([[ 10,  26,  42],
       [ 58,  74,  90],
       [106, 122, 138]])

或者，更优雅地，正如@hpaulj 所建议的，您可以简单地将一个元组传递给axis 参数：

>>> matrix.sum(axis=(2,3))
array([[ 10,  26,  42],
       [ 58,  74,  90],
       [106, 122, 138]])

【讨论】：

arr.sum(axis=(2,3))
@hpaulj 啊是的。