Как суммировать массив numpy размера (m * n,) в группах по m?

Question

Предположим, у меня есть a где a.shape является (m*n,), как создать новый массив, который включает в себя следующие m суммы каждой группы n элементов эффективно?

Лучшее, что я придумал это:

a.reshape((m, n)).sum(axis=1) 

, но это создает дополнительный новый массив.

Answer 1

Существует еще один трюк, вариант на cumsum, reduceat. В этом случае

np.add.reduceat(a, np.arange(0,m*n,n)) 

Для m,n=100,10, это 2x так быстро, как x.reshape((m,n)).sum(axis=1).

Я не использовал его много, поэтому потребовалось немного поиска, чтобы найти в документации.

Answer 2

Я думаю, что нет ничего плохого в использовании reshape, а затем взяв сумму строк, я больше ничего не могу придумать. Согласно manual, reshape должен (если возможно) возвращать представление на исходном массиве, поэтому не копируется большой объем данных. Когда создается представление, numpy только создает новый заголовок с разными шагами и формой с указателем на данные исходного массива. Это должно стоить постоянное время и память, независимо от размера массива.

In [23]: x = np.arange(12) 

In [24]: y = x.reshape((3, 4)) 

In [25]: y 
Out[25]: 
array([[ 0, 1, 2, 3], 
     [ 4, 5, 6, 7], 
     [ 8, 9, 10, 11]]) 

In [26]: y.base is x # check if it is a view 
Out[26]: True