python sum 数组原理_Python

unutbu..

你可以使用einsum:

In [21]: np.einsum('ijkl->kl', M)

Out[21]:

array([[32, 8],

[16, 8]])

其他选项包括将前两个轴重新整形为一个轴,然后调用sum:

In [24]: M.reshape(-1, 2, 2).sum(axis=0)

Out[24]:

array([[32, 8],

[16, 8]])

或者调用sum方法两次:

In [26]: M.sum(axis=0).sum(axis=0)

Out[26]:

array([[32, 8],

[16, 8]])

但使用np.einsum速度更快:

In [22]: %timeit np.einsum('ijkl->kl', M)

100000 loops, best of 3: 2.42 µs per loop

In [25]: %timeit M.reshape(-1, 2, 2).sum(axis=0)

100000 loops, best of 3: 5.69 µs per loop

In [43]: %timeit np.sum(M, axis=(0,1))

100000 loops, best of 3: 6.08 µs per loop

In [33]: %timeit sum(sum(M))

100000 loops, best of 3: 8.18 µs per loop

In [27]: %timeit M.sum(axis=0).sum(axis=0)

100000 loops, best of 3: 9.83 µs per loop

警告:由于许多因素(OS,NumPy版本,NumPy库,硬件等),timeit基准测试可能会有很大差异.各种方法的相对性能有时也取决于M的大小.因此,在M更接近实际用例的情况下,自己做基准测试是值得的.

例如,对于稍大的数组M,调用该sum方法两次可能是最快的:

In [34]: M = np.random.random((100,100,2,2))

In [37]: %timeit M.sum(axis=0).sum(axis=0)

10000 loops, best of 3: 59.9 µs per loop

In [39]: %timeit np.einsum('ijkl->kl', M)

10000 loops, best of 3: 99 µs per loop

In [40]: %timeit np.sum(M, axis=(0,1))

10000 loops, best of 3: 182 µs per loop

In [36]: %timeit M.reshape(-1, 2, 2).sum(axis=0)

10000 loops, best of 3: 184 µs per loop

In [38]: %timeit sum(sum(M))

1000 loops, best of 3: 202 µs per loop

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