我有两个numpy数组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prods数组计算index数组中值的总和。我想要的输出是
res = [0.75, 1.98, 5.1]
True数组中的第一个index前面有一个False，所以我从prods（。5，.25）中取出前两个元素并求它们达（0.75）。索引中的第二个True前面没有False（因为它前面有一个True，位置零的False不算数，所以我只输出在这种情况下1.98。第三个True前面有两个False，因此我从prods数组（2.4,2.1,0.6）中获取这些值并将它们相加。关于如何做到这一点的任何想法？
我基本上需要类似np.cumsum的东西，但我需要在每次索引中出现True时返回累积和，并将累积和值重置为零。
答案 0 :(得分：3)
您可以使用np.split并使用index数组的np.where作为分割位置：
>>> [arr.sum() for arr in np.split(prods, np.where(index)[0]+1)[:-1]]
[0.75, 1.98, 5.0999999999999996]
由于浮点精度，最后一个不是5.1。如果您不想使用Fraction或Decimal，那么您无能为力。
你也可以在这里使用np.add.reduceat：
>>> np.add.reduceat(prods, np.append([0], (np.where(index)[0]+1)[:-1]))
array([ 0.75, 1.98, 5.1 ])