0

说我有一个数组

data = np.arange(6)

我想找到整个数组和后半部分的总和np.add.reduceat1

如果我这样做:

np.add.reduceat(data, [0, 6, 3])[::2]

我立即得到一个错误

IndexError: index 6 out-of-bounds in add.reduceat [0, 6)

如果我这样做

np.add.reduceat(data, [0, 5, 3])[::2]

我得到了错误的答案(10 应该是 15):

array([10, 12])

我能想出的唯一解决方案是屏蔽需要最后一个索引的位置,从中减去 1,然后将最后一个元素添加回那里:

index = np.array([0, 6, 3])
mask = (index == data.size)
index[mask] -= 1
result = np.add.reduceat(data, index)
# Mask is shifted back by one because it's the previous element that needs to be updated
result[:-1][mask[1:]] += data[-1]

然后result[::2]给出想要的答案。对于我期望成为优雅的单线(并且比这更快)的东西,这看起来像是一个巨大的组合。


1完全意识到有更好的方法来做到这一点。这只是为了说明的目的而设计的示例。这个问题的真正问题源于尝试解决numpy: fast regular-spaced average for large numbers of line segments/points

4

1 回答 1

1

我用reduceat的不多,但看起来你只能有一个开放式范围,一个add to the end.

一种解决方法是填充数组(是的,我通常反对使用np.append:)):

In [165]: np.add.reduceat(np.append(x,0),[0,6,3])
Out[165]: array([15,  0, 12])

或具有完整的范围配对:

In [166]: np.add.reduceat(np.append(x,0),[0,6,3,6])
Out[166]: array([15,  0, 12,  0])

我省略了通常的 [::2] 以澄清发生了什么。

于 2018-09-13T18:56:23.303 回答