基於布爾數組獲取numpy數組的總和

Question

我有兩個numpy數組prods和index

prods = np.asarray([ 0.5 ,  0.25,  1.98,  2.4 ,  2.1 ,  0.6 ])
index = np.asarray([False,  True,  True, False, False,  True], dtype=bool)

我需要使用index數組計算prods數組中值的總和。 我想要的輸出是

res = [0.75, 1.98, 5.1]

index數組中的第一個True前面是False ，因此我從prods （.5，.25）中獲取前兩個元素，並將它們加起來（0.75）。 第二個True in索引沒有前面的False （因為它前面有True ，所以零位置的False不計數），因此在這種情況下，我只輸出1.98。 第三True由兩個前面False ，所以取這些值從prods陣列（2.4,2.1,0.6）和總結它們。 有關如何執行此操作的任何想法？

我基本上需要類似np.cumsum東西，但是每次索引中出現True時，我都需要返回累積和，並將累積和值重置為零。

Answer 1

您可以使用np.split並將index數組的np.where用作拆分位置：

>>> [arr.sum() for arr in np.split(prods, np.where(index)[0]+1)[:-1]]
[0.75, 1.98, 5.0999999999999996]

由於浮點精度，最后一個並非完全是5.1 。 如果您不想使用Fraction或Decimal那么您將無能為力。

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您還可以在此處使用np.add.reduceat ：

>>> np.add.reduceat(prods, np.append([0], (np.where(index)[0]+1)[:-1]))
array([ 0.75,  1.98,  5.1 ])