Есть ли эффективный способ суммирования по numpy-разделениям?

Я хотел бы разбить массив на фрагменты, суммировать значения в каждом фрагменте и вернуть результат в виде другого массива. Кусочки могут иметь разные размеры. Это можно наивно сделать, используя numpy Split функцию, подобную этой

def split_sum(a: np.ndarray, breakpoints: np.ndarray) -> np.ndarray:
    return np.array([np.sum(subarr) for subarr in np.split(a, breakpoints)])

Однако здесь по-прежнему используется цикл for Python, поэтому он неэффективен для больших массивов. Есть ли более быстрый способ?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
3
0
51
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

На самом деле вы не будете использовать массив в numpy, если это не последний шаг.

Numpy может обрабатывать вашу операцию изначально с помощью numpy.add.reduceat (незначительное отличие от вашей функции заключается в том, как определяются точки останова, вам нужно будет добавить split с 0):

arr = np.arange(20)
breakpoints = np.array([2, 5, 10, 12])

def split_sum(a: np.ndarray, breakpoints: np.ndarray) -> np.ndarray:
    return np.array([np.sum(subarr) for subarr in np.split(a, breakpoints)])

split_sum(arr, breakpoints)
# array([  1,   9,  35,  21, 124])

np.add.reduceat(arr, np.r_[0, breakpoints])
# array([  1,   9,  35,  21, 124])

Другие вопросы по теме