python – numpy.array的部分内容

概述假设我有以下数组： a = np.array([[1,2,3,4,5,6], [7,8,9,10,11,12], [3,5,6,7,8,9]]) 我想对第一行的前两个值求和：1 2 = 3,然后是下两个值：3 4 = 7,然后5 6 = 11,依此类推每一行.我想要的输出是这样的： array([[ 3, 7, 11], [ 假设我有以下数组：

a = np.array([[1,2,3,4,5,6],[7,8,9,10,11,12],[3,6,7,9]])

我想对第一行的前两个值求和：1 2 = 3,然后是下两个值：3 4 = 7,然后5 6 = 11,依此类推每一行.我想要的输出是这样的：

array([[ 3,11],[15,19,23],[ 8,13,17]])

我有以下解决方案：

def sum_chunks(x,chunk_size):    rows,cols = x.shape    x = x.reshape(x.size / chunk_size,chunk_size)    return x.sum(axis=1).reshape(rows,cols/chunk_size)

但感觉不必要的复杂,有更好的方法吗？也许内置？

解决方法 当我必须做这种事情时,我更喜欢将2D阵列重塑为3D阵列,然后使用np.sum折叠额外的维度.将其推广到n维数组,你可以这样做：

def sum_chunk(x,chunk_size,axis=-1):    shape = x.shape    if axis < 0:        axis += x.ndim    shape = shape[:axis] + (-1,chunk_size) + shape[axis+1:]    x = x.reshape(shape)    return x.sum(axis=axis+1)>>> a = np.arange(24).reshape(4,6)>>> aarray([[ 0,1,5],[ 6,[12,14,15,16,17],[18,20,21,22,23]])>>> sum_chunk(a,2)array([[ 1,9],[13,17,21],[25,29,33],[37,41,45]])>>> sum_chunk(a,axis=0)array([[ 6,12,16],[30,32,34,36,38,40]])

总结

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