Библиотека numpy

#python #python_3x #numpy

Нужно написать функцию, которая возвращает сумму значений массива по списку индексов
элементов. Например: массив(2 5 7 3), список индексов(1 3), ответ(2+7=9).
Не могу разобраться, как мне сделать суммирование по индексам.
Остановился на этом: 

import numpy as np

arr = np.array(input('Введите значения массива: ').split()).astype(int)

indices = np.array(input('Введите индексы элементов в массиве: ').split()).astype(int)

result = 0

for i in indices:
    result += arr[indices[i]]
print(result)

    

Ответы

Ответ 1

Все просто:

In [42]: a = np.array([2, 5, 7, 3])

In [43]: idx = np.array([1,3])

In [44]: a[idx]
Out[44]: array([5, 3])


только индексирование в Numpy (как и в обычном Python) начинается с 0:

In [45]: a[idx-1]
Out[45]: array([2, 7])

In [46]: a[idx-1].sum()
Out[46]: 9

In [47]: a[idx].sum()
Out[47]: 8


UPDATE:


  как сделать, чтоб индексы вводить не в массив, а в список?


In [48]: idx = [0,2]

In [49]: a[idx].sum()
Out[49]: 9


правда трюк с вычитанием числа от всех элементов списка уже не сработает:

In [50]: idx-1
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
 in ()
----> 1 idx-1

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'int'


можно так:

In [52]: a[np.array(idx)-1].sum()
Out[52]: 8


Почему в Numpy лучше пользоваться встроенными "vectorized ufuncs":

In [62]: a = np.random.randint(10**4, size=(10**6), dtype=np.int32)

In [63]: a.shape
Out[63]: (1000000,)

In [64]: idx = np.random.randint(10**6, size=(10**4))

In [65]: %timeit a[idx].sum()
50.9 µs ± 907 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

In [66]: %timeit sum(a[i] for i in idx)
3.78 ms ± 287 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)


Ответ 2

Если доработать алгоритм в вопросе:

import numpy as np
arr = np.array('1 2 4 8'.split()).astype(int)
indices = np.array('0 2'.split()).astype(int)

result = 0
for i in indices:
    result += arr[i]

# OR:

result = sum(arr[i] for i in indices)
print(result)




Ошибка в том, что for i in indices уже возвращал значения, а не индексы. Поэтому
у автора indices возвращал значения и внутри цикла у indices бралось значение по самому
значение, которое было индексом.