萨姆阵列

Question

我有一个数组

[array([ 2.46000000e-02, 4.28211000e+01, 7.95400000e+00]), array([ 0.0987, 15.1704, 7.5235]), array([ 0.2502, 7.5852, 0.041 ])] 

我发现在ACB在阵列中的行 项为项目的总和的每个元件的元件，其在阵列上方：

for item in acb: 
    print sum(item) 



50.7997 
22.7926 
7.8764 

我想生成与上面的数字阵列50.799,22.79,7.87

由于

Answer 1

如果你没有你的数组作为一个多维数组numpy的，你可以使用np.sum()为了得到项目在第二轴的总和：

>>> A = [np.array([ 2.46000000e-02, 4.28211000e+01, 7.95400000e+00]), np.array([ 0.0987, 15.1704, 7.5235]), np.array([ 0.2502, 7.5852, 0.041 ])] 
>>> A = np.array(A) 
>>> 
>>> np.sum(A, axis=1) 
array([ 50.7997, 22.7926, 7.8764]) 

注意，这将是，如果你正在处理更高效大数据集，否则你可以简单地使用map()函数来获得列表中所有数组的总和（在python3中是一个迭代器）。

Answer 2

你可以只是转换该循环到一个列表理解：

>>> [sum(item) for item in acb] 
[50.799700000000001, 22.7926, 7.8764000000000003] 

如果你想有一个numpy.array，无论结果相应转换...

>>> np.array(_) 
array([ 50.7997, 22.7926, 7.8764]) 

...或使用np.sum与axis参数：

>>> np.sum(acb, axis=1) 
array([ 50.7997, 22.7926, 7.8764]) 

Answer 3

你可以做它是这样的：

np.array([sum(i) for i in acb]) 

测试：

In [71]: np.array([sum(i) for i in acb]) 
Out[71]: array([ 50.7997, 22.7926, 7.8764]) 

或者它已经被刚才提到：

In [72]: np.sum(acb, axis=1) 
Out[72]: array([ 50.7997, 22.7926, 7.8764]) 

这将最有可能更快