python - numpy中的不规则切片

Question

考虑下面的 numpy 数组

a = np.arange(20)

下面给出切片要求

b = [[0,4],
     [4,9],
     [9,15],
     [15,19]]

如何根据'b'中的不规则切片信息对'a'进行切片？例如:

np.mean(a[b[:,0]:b[:,1]])

我知道如何用循环语句实现这个，比如

[np.mean(a[b[_][0]:b[_][1]]) for _ in range(len(b))]

但是有什么方法可以避免使用循环吗？

Answer 1

您可以使用 np.add.reduceat 并将扁平化的 b 作为索引:

np.add.reduceat(a, np.ravel(b))[::2]/np.diff(b, axis=1).ravel()
# array([  1.5,   6. ,  11.5,  16.5])

使用 for 循环:

[np.mean(a[b[_][0]:b[_][1]]) for _ in range(len(b))]
# [1.5, 6.0, 11.5, 16.5]

更多的可以看help(np.add.reduceat)中的第一个例子:

Examples
--------
To take the running sum of four successive values:

>>> np.add.reduceat(np.arange(8),[0,4, 1,5, 2,6, 3,7])[::2]
array([ 6, 10, 14, 18])