numpy vectorize总和指数列表

Question

有没有办法对此for循环进行矢量化？ Lc是矢量，Lr是2D阵列

    for j in range(n):
        Mj = Nodes[j] # Mj is a list of indices to sum over

        L_posteriori[j] = Lc[j] + sum(Lr[Mj,j])

此循环在每列的行索引列表上生成一个总和，每列的行索引不同

Answer 1

方法＃1

使用advanced-indexing一次性生成所有Lr[Mj,j]，沿其行汇总，然后使用Lc执行添加 -

B = Lr[Nodes, np.arange(len(Nodes))[:,None]]
L_posteriori = Lc + B.sum(1,keepdims=1)

方法＃2

这些索引可以转换为与索引范围相关的布尔匹配数组，这些索引覆盖我们正在索引的数组的长度，即Lr。然后，我们使用np.einsum使用{{3}}直接从B获得这些行的总和 -

mask = Nodes == np.arange(len(Lr))[:,None,None]
B_rowsum = np.einsum('ij,ijk->j',Lr,mask)

因此，请为Lc添加B_rowsum以获得所需的输出 -

L_posteriori = Lc + B_rowsum[:,None]