Как можно генерировать индексы numpy.ufunc.reduceat из объекта фрагмента Python

Question

Скажи, что у меня есть кусок, как x[p:-q:n] или же x[::n] Я хочу использовать это для генерации индекса для передачи в numpy.ufunc.reduceat(x, [p, p + n, p + 2 * n, ...]) или же numpy.ufunc.reduceat(x, [0, n, 2 * n, ...]), Какой самый простой и эффективный способ сделать это?

Answer 1

Опираясь на комментарии:

In [351]: x=np.arange(100)
In [352]: np.r_[0:100:10]
Out[352]: array([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])
In [353]: np.add.reduceat(x,np.r_[0:100:10])
Out[353]: array([ 45, 145, 245, 345, 445, 545, 645, 745, 845, 945], dtype=int32)
In [354]: np.add.reduceat(x,np.arange(0,100,10))
Out[354]: array([ 45, 145, 245, 345, 445, 545, 645, 745, 845, 945], dtype=int32)
In [355]: np.add.reduceat(x,list(range(0,100,10)))
Out[355]: array([ 45, 145, 245, 345, 445, 545, 645, 745, 845, 945], dtype=int32)
In [356]: x.reshape(-1,10).sum(axis=1)
Out[356]: array([ 45, 145, 245, 345, 445, 545, 645, 745, 845, 945])

и сроки:

In [357]: timeit np.add.reduceat(x,np.r_[0:100:10])
The slowest run took 9.30 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
10000 loops, best of 3: 31.2 µs per loop
In [358]: timeit np.add.reduceat(x,np.arange(0,100,10))
The slowest run took 85.75 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 6.69 µs per loop
In [359]: timeit np.add.reduceat(x,list(range(0,100,10)))
The slowest run took 4.31 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 11.9 µs per loop
In [360]: timeit x.reshape(-1,10).sum(axis=1)
The slowest run took 5.57 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 11.5 µs per loop

reduceat с arange выглядит лучше, но это должно быть проверено на более реалистичных данных. Скорости ничем не отличаются в этом размере.

Значение r_ в том, что он позволяет вам использовать удобные обозначения срезов; это в файле с именем index_tricks.py,

С элементом 10000 xвремена 80, 46, 238, 51.