SciPy的/ numpy的：求和多個索引

Question

假設我有其中我需要找到的總和的表達式：

其中界限是有限的和已知的。什麼是最快或最有效的方式去計算這樣的總和在scipy/numpy。它可以用嵌套for循環來完成，但有沒有更好的方法？

Answer 1

如何

np.dot(x[:amax], np.cumsum(y[:amax] * np.sum(z[cmin:cmax]))) 

Answer 2

np.einsum可能是這些類型的總和的選擇了。不過nevsan顯示，對於b這是由a限制，您需要首先使用np.cumsum，np.einsum應該不會在給出的示例中更快。

它可能看起來像這樣：

y_acc = np.add.accumulate(y[:amax]) # same as cumsum 
result = np.einsum('i,i,j->', x[:amax], y_acc, z[cmin:cmax]) 

然而，這是increadibly慢，因爲einsum不優化的事實z總和只需要進行一次，所以你需要手動重新制定它：

result = np.einsum('i,i->', x[:amax], y_summed) * z[cmin:cmax].sum() 

應在這種情況下，然而應該是慢然後nevsan的np.dot基礎的做法，因爲dot一般應更好地優化（即np.einsum(ii->, a, b)慢則np.dot(a, b)）。但是，如果你有更多的數組來總結，這可能是一個不錯的選擇。