如何在numpy中找到减法的和

Question

我想在日报中使用numpy函数，因为我的数据非常大。你知道吗

假设我有一个numpy2d数组

A = array([[0, 1, 2],
          [1, 2, 3],
          [2, 3, 4],
          [3, 4, 5],
          [4, 5, 6],
          [5, 6, 7],
          [6, 7, 8],
          [7, 8, 9]])

我想做这样的事

abs(array([0, 1, 2]) - array([[3, 4, 5], [4, 5, 6], ..., [7, 8, 9]])).sum()
abs(array([1, 2, 3]) - array([[4, 5, 6], [5, 6, 7], ..., [7, 8, 9]])).sum()
...
abs(array([3, 4, 5]) - array([[0, 1, 2], [6, 7, 8], [7, 8, 9]])).sum()
abs(array([4, 5, 6]) - array([[0, 1, 2], [1, 2, 3], [7, 8, 9]])).sum()
...
abs(array([7, 8, 9]) - array([[0, 1, 2], [1, 2, 3], ..., [4, 5, 6]])).sum()

我已经尝试过这个方法，但是不能跳过左边有元素，右边有元素的数组。你知道吗

for i in range(len(A)):
    temp = np.roll(A, -i, axis=0)
    print(abs(temp[0] - temp[3:]).sum())

这是预期的结果

results = [75, 54, ..., 30, 30, ...75]

对不起，我的英语解释不好，谢谢。你知道吗

Answer 1

如果您希望有一个只涉及NumPy功能的简单的单行程序解决方案，我建议：

import numpy as np

results = np.apply_along_axis(arr=A, 
                              axis=1, 
                              func1d=lambda x: 
                               np.abs(x - A[~np.isin(A, x).any(axis=1),:]).sum()
                              )

结果如预期：

array([75, 54, 36, 30, 30, 36, 54, 75])