用另一个索引数组对数组进行子集

如何解决用另一个索引数组对数组进行子集

假设我有一个a大小的（列表| np.array）(N,)和一个介于0到N-1之间的整数的（list | np.array）l。 / p>

有没有一种方法可以使我更有效地进行写作sum([a[x] for x in l])？

四种不同的条件：

• a是一个numpy数组，l是一个numpy数组
• a是一个numpy数组，l是一个列表
• a是一个列表，l是一个numpy数组
• a是一个列表，l是一个列表

解决方法

• a是一个numpy数组，l是一个numpy数组
• a是一个numpy数组，l是一个列表

对于以上两种情况，您都可以a[l].sum()

• a是一个列表，l是一个numpy数组
• a是一个列表，l是一个列表

对于后两个，您的选择是将a转换为numpy，然后执行上述操作：

np.asarray(a)[l].sum()

或者如果您要使用类似列表理解的功能，则至少使用生成器表达式代替-无需简单地将值相加即可构建列表：

sum(a[x] for x in l)

如果您正在寻找一个可以使用的解决方案，而不论其类型如何，那么np.asarray(a)[l].sum()（如上所述）将起作用，因为如果np.asarray的参数仍然是数组，则它将按原样使用它-但请注意，如果a是列表，则需要创建a的数组版本，因此在以下情况下使用generator表达式将更加经济记忆。

import numpy as np

a_list = [10,11,12]
l_list = [2,2]

a_array = np.array(a_list)
l_array = np.array(l_list)

for a in a_list,a_array:
    for l in l_list,l_array:
        print(np.asarray(a)[l].sum())

给予：

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