Numpy沿着一個軸簽署了最大量的cumsum

我有一個numpy陣列a，a.shape=(17,90,144)。我想找到每列cumsum(a, axis=0)的最大值，但保留原始符號。換句話說，如果對於給定列a[:,j,i]cumsum的最大量值對應於負值，我想保留減號。Numpy沿着一個軸簽署了最大量的cumsum

代碼np.amax(np.abs(a.cumsum(axis=0)))讓我大小，但不保留標誌。使用np.argmax代替我會得到我需要的指數，然後我可以插入原始cumsum陣列。但我找不到這樣做的好方法。

下面的代碼工作，但髒，很慢：

max_mag_signed = np.zeros((90,144)) 
indices = np.argmax(np.abs(a.cumsum(axis=0)), axis=0) 
for j in range(90): 
    for i in range(144): 
     max_mag_signed[j,i] = a.cumsum(axis=0)[indices[j,i],j,i]

必須有一個更清潔，更快速的方式來做到這一點。有任何想法嗎？

來源

2013-02-09 Spencer Hill

我無法找到任何替代品argmax但至少可以固定與一個更加量化的方法：

# store the cumsum, since it's used multiple times 
cum_a = a.cumsum(axis=0) 

# find the indices as before 
indices = np.argmax(abs(cum_a), axis=0) 

# construct the indices for the second and third dimensions 
y, z = np.indices(indices.shape) 

# get the values with np indexing 
max_mag_signed = cum_a[indices, y, z]

來源

2013-02-10 01:04:21 Avaris

謝謝 - 速度大大提高了。我不熟悉'np.indices'函數。爲了代碼可讀性，我想我應該改變我的'indices'變量的名字。 – 2013-02-10 18:42:08

只是有一個想法：作爲一種選擇，你可以通過使用'aplus = np.amax（np.cumsum（a，axis = 0），axis = 0）'和'aminus = np .amax（np.cumsum（-1 * a，axis = 0），axis = 0）'，每個點取較大的數值，然後翻轉來自'aminus'的那些值的符號？但是這變得混亂 - Avaris的解決方案已經足夠乾淨和快速了。 – 2013-02-10 19:00:11

Numpy沿着一個軸簽署了最大量的cumsum

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