每兩列的加法

Question

我想計算一個矩陣中兩列的總和（列0和列1之間的總和，列在2和3之間......）。

所以我試圖做嵌套的「for」循環，但每次我都沒有好的結果。

例如：

c = np.array([[0,0,0.25,0.5],[0,0.5,0.25,0],[0.5,0,0,0]],float) 
freq=np.zeros(6,float).reshape((3, 2)) 

#I calculate the sum between the first and second column, and between the fird and the fourth column 
for i in range(0,4,2): 
    for j in range(1,4,2): 
     for p in range(0,2): 
      freq[:,p]=(c[:,i]+c[:,j]) 

但結果是：

print freq   
array([[ 0.75, 0.75], 
     [ 0.25, 0.25], 
     [ 0. , 0. ]]) 

Normaly良好結果必須是（0，0.5,0.5）和（0.75,0.25,0）。所以我認爲問題出在嵌套的「for」循環中。

有沒有人知道我可以計算每兩列的總和，因爲我有一個有400列的矩陣？

Answer 1

下面是使用np.split()一個辦法：

In [36]: np.array(np.split(c, np.arange(2, c.shape[1], 2), axis=1)).sum(axis=-1) 
Out[36]: 
array([[ 0. , 0.5 , 0.5 ], 
     [ 0.75, 0.25, 0. ]]) 

或者因爲即使奇數長數組更通用方式：

In [87]: def vertical_adder(array): 
      return np.column_stack([np.sum(arr, axis=1) for arr in np.array_split(array, np.arange(2, array.shape[1], 2), axis=1)]) 
    ....: 

In [88]: vertical_adder(c) 
Out[88]: 
array([[ 0. , 0.75], 
     [ 0.5 , 0.25], 
     [ 0.5 , 0. ]]) 

In [94]: a 
Out[94]: 
array([[ 0, 1, 2, 3, 4], 
     [ 5, 6, 7, 8, 9], 
     [10, 11, 12, 13, 14]]) 

In [95]: vertical_adder(a) 
Out[95]: 
array([[ 1, 5, 4], 
     [11, 15, 9], 
     [21, 25, 14]]) 

Answer 2

你可以簡單地重塑到最後一個維度分爲兩個層面，與最後維度的長度爲2，然後相加，就像這樣 -

freq = c.reshape(c.shape[0],-1,2).sum(2).T 

整形只會在數組中創建一個視圖，所以我們只是在這裏使用求和操作，因此必須高效。

採樣運行 -

In [17]: c 
Out[17]: 
array([[ 0. , 0. , 0.25, 0.5 ], 
     [ 0. , 0.5 , 0.25, 0. ], 
     [ 0.5 , 0. , 0. , 0. ]]) 

In [18]: c.reshape(c.shape[0],-1,2).sum(2).T 
Out[18]: 
array([[ 0. , 0.5 , 0.5 ], 
     [ 0.75, 0.25, 0. ]]) 

Answer 3

添加切片c[:, ::2]和c[:, 1::2]：

In [62]: c 
Out[62]: 
array([[ 0. , 0. , 0.25, 0.5 ], 
     [ 0. , 0.5 , 0.25, 0. ], 
     [ 0.5 , 0. , 0. , 0. ]]) 

In [63]: c[:, ::2] + c[:, 1::2] 
Out[63]: 
array([[ 0. , 0.75], 
     [ 0.5 , 0.25], 
     [ 0.5 , 0. ]])