python矩阵对角线求和numpy_以numpy计算对角线和（更快）

使用stride_tricks有一个可能的解决方案。这在一定程度上是基于this question的答案中提供的大量信息，但我认为，问题只是不同而已，不算重复。这是一个基本思想，应用到一个方阵中，见下面的函数实现更一般的解决方案。在>>> cols = 8

>>> a = numpy.arange(cols * cols).reshape((cols, cols))

>>> fill = numpy.zeros((cols - 1) * cols, dtype='i8').reshape((cols - 1, cols))

>>> stacked = numpy.vstack((a, fill, a))

>>> major_stride, minor_stride = stacked.strides

>>> strides = major_stride, minor_stride * (cols + 1)

>>> shape = (cols * 2 - 1, cols)

>>> numpy.lib.stride_tricks.as_strided(stacked, shape, strides)

array([[ 0, 9, 18, 27, 36, 45, 54, 63],

[ 8, 17, 26, 35, 44, 53, 62, 0],

[16, 25, 34, 43, 52, 61, 0, 0],

[24, 33, 42, 51, 60, 0, 0, 0],

[32, 41, 50, 59, 0, 0, 0, 0],

[40, 49, 58, 0, 0, 0, 0, 0],

[48, 57, 0, 0, 0, 0, 0, 0],

[56, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],

[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 7],

[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 15],

[ 0, 0, 0, 0, 0, 5, 14, 23],

[ 0, 0, 0, 0, 4, 13, 22, 31],

[ 0, 0, 0, 3, 12, 21, 30, 39],

[ 0, 0, 2, 11, 20, 29, 38, 47],

[ 0, 1, 10, 19, 28, 37, 46, 55]])

>>> diags = numpy.lib.stride_tricks.as_strided(stacked, shape, strides)

>>> diags.sum(axis=1)

array([252, 245, 231, 210, 182, 147, 105, 56, 7, 21, 42, 70, 105,

147, 196])

当然，我不知道这会有多快。但我敢打赌它会比Python列表理解更快。在

为了方便起见，这里有一个完全通用的diagonals函数。它假定要沿最长轴移动对角线：

^{pr2}$

python矩阵对角线求和numpy_以numpy计算对角线和（更快）相关推荐

python io密集多线程_python多进程和多线程究竟谁更快(详解)
python3.6 threading和multiprocessing 四核+三星250G-850-SSD 自从用多进程和多线程进行编程,一致没搞懂到底谁更快.网上很多都说python多进程更快,因为 ...
python 3.9 性能_Python 3.9 性能优化：更快的 list()、dict() 和 range() 等内置类型
原标题:Python 3.9 性能优化:更快的 list().dict() 和 range() 等内置类型 Python 的 3.9.0 版本正在开发中,计划在 2020-10-05发布final版本 ...
python 矩阵乘法跳过nan_python – Numpy：当一些向量元素等于零时,矩阵向量乘法不会跳过计算吗？...
我最近一直致力于一个项目,其中我的大部分时间花费在密集矩阵A和稀疏向量v上(见 here).在我尝试减少计算时,我注意到A.dot(v)的运行时间不受v的零条目数的影响. 为了解释为什么我希望在这种情 ...
python pandas 条件求和_python 使用pandas计算累积求和的方法
python 使用pandas计算累积求和的方法使用pandas下的cumsum函数 cumsum:计算轴向元素累积加和,返回由中间结果组成的数组.重点就是返回值是"由中间结果组成的数组& ...
Python矩阵的用法（使用numpy）
转自:https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html 矩阵的维数向量的维数是指向量分量的个数,比如 (1,2,3,4)' 是一个4维向量矩阵的维数是指它 ...
python矩阵变成图片_Python将numpy矩阵保存为PNG图片
我通过PIL和numpy处理的图片现在是一个numpy array,我希望它存回png格式,于是查到了scipy.misc.toimage可以做到,但是这里面有一些需要注意的地方. 直接上我的code ...
python方差的计算公式_用numpy计算均值，方差，标准差
numpy自带一些函数接口,可以用来很方便的计算一组数据的均值(mean),方差(variance)和标准差(standard deviation). 均值(mean) >>> a ...
python求移动平均_如何用NumPy计算移动平均值？
NumPy缺少特定于域的函数可能是由于核心团队的纪律性和对NumPy主指令的忠实性:提供了N维数组类型,以及创建和索引这些数组的函数.像许多基本目标一样,这个目标并不小,纽比做得很出色. 更大的Sci ...
python 矩阵元素赋值_对numpy中数组元素的统一赋值实例
Numpy中的数组整体处理赋值操作一直让我有点迷糊,很多时候理解的不深入.今天单独列写相关的知识点,进行总结一下. 先看两个代码片小例子: 例子1: In [2]: arr =np.empty((8, ...

python矩阵对角线求和numpy_以numpy计算对角线和（更快）

python矩阵对角线求和numpy_以numpy计算对角线和（更快）相关推荐

最新文章

热门文章