python - 对 Numpy bool 索引求和

Question

我正在尝试找到一种方法，使用模函数来确定月份开始/结束，从而根据 bool 索引对值数组求和。

months = np.arange(36) + 1 # +1 to denote months rather than index
vals = np.ones(36)
vals[12:24] = 2
vals[24:36] = 3

# closest try:

vals.cumsum()[[months % 12 == 0]] # returns array([12, 36, 72])

# target result = array([12, 24, 36])

vals.sum() 函数只是对整个事物进行求和，但是 cumsum 对整个事物进行累加，这并不是我想要的。目标结果包含在上面 - 这是一种常见的电子表格汇总技术，通常使用 SUMIF 函数根据某些参数对值求和来完成。

有没有简单的方法可以做到这一点？我确信有，我只是错过了它，并且我花了一些时间试图弄清楚这一点 - 宁愿不使用 for 循环。

谢谢。

Answer 1

看来您需要np.add.reduceat :

np.add.reduceat(vals, np.flatnonzero((months - 1) % 12 == 0))
# array([ 12.,  24.,  36.])

<小时/>

说明:

months
# 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])

1).使用模来找出总和应以 (months - 1) % 12 开始的条件:

(months - 1) % 12 == 0
# array([ True, False, False, False, False, False, False, False, False,
#        False, False, False,  True, False, False, False, False, False,
#        False, False, False, False, False, False,  True, False, False,
#        False, False, False, False, False, False, False, False, False], dtype=bool)

2). np.flatnonzero 与 np.where 类似，并给出索引，因此这里，第一个总和从 0 开始到 12(不包括)，依此类推:

np.flatnonzero((months - 1) % 12 == 0)
array([ 0, 12, 24])

3).找到索引后，使用 np.add.reduceat 来对段求和:

np.add.reduceat(vals, [0, 12, 24])
# array([ 12.,  24.,  36.])

本质上，这相当于 [sum(vals[0:12]), sum(vals[12:24]), sum(vals[24:])] 并给出输出你需要。