在Python中按区间求和

Question

我有一个形状为这样的numpy数组：

In: imar.shape 
Out: (21, 77, 10000)

我想在最后一个轴上进行分组求和，每组包含20个项目。

我现在的做法是：

np.sum(  imar.reshape([-1,500,20]), axis=2 ).reshape(imar.shape[:2])

这个方法很快，但如果我在调整形状时出错，可能会出问题。有没有更好的方法呢？

我看过np.digitize、histogram、bincount等一些方法，但那些都是基于值的；我想在一组范围内进行求和。

Answer 1

你的方法是对的。我之前也问过一个类似的问题：

如何像Matlab的blkproc函数那样高效地处理numpy数组的块

处理数组形状变化的方法有好几种。如果你小心点，写个函数来处理这个问题，就没问题。当然，你需要确保在输入的矩阵不是块大小的整数倍时，要对它进行修剪。