Numpy矢量化：将上面的行添加到ndarray上的当前行

我想使用矢量化将上面一行中的值添加到下面一行中。例如，如果我有Ndaray

[[0, 0, 0, 0],
 [1, 1, 1, 1],
 [2, 2, 2, 2],
 [3, 3, 3, 3]]

然后通过此方法进行一次迭代后，它将导致

[[0, 0, 0, 0],
 [1, 1, 1, 1],
 [3, 3, 3, 3],
 [5, 5, 5, 5]]

只需使用for循环即可：

import numpy as np

def addAboveRow(arr):
    cpy = arr.copy()

    r, c = arr.shape
    for i in range(1, r):
        for j in range(c):
            cpy[i][j] += arr[i - 1][j]

    return cpy

ndarr = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]).reshape(4, 4)
print(addAboveRow(ndarr))

不过，我不知道如何使用矢量化来实现这一点。我认为应该使用切片机？另外，我也不确定如何处理顶部边界的问题，因为不应该在第一行添加任何内容。任何帮助都将不胜感激。谢谢

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注意：我对矢量化非常陌生，所以解释一下就好了

您可以直接使用索引：

b = np.zeros_like(a)
b[0] = a[0]
b[1:] = a[1:] + a[:-1]
>>> b
array([[0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1],
       [3, 3, 3, 3],
       [5, 5, 5, 5]])

另一种选择：

b = a.copy()
b[1:] += a[:-1]

或：

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您可以直接使用索引：

b = np.zeros_like(a)
b[0] = a[0]
b[1:] = a[1:] + a[:-1]
>>> b
array([[0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1],
       [3, 3, 3, 3],
       [5, 5, 5, 5]])

另一种选择：

b = a.copy()
b[1:] += a[:-1]

或：

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你可以试试下面的方法

np.put（arr，np.arange（arr.shape[1]，arr.size），arr[1:][arr[：-1]）

您可以尝试以下方法

np.put（arr，np.arange（arr.shape[1]，arr.size），arr[1:][arr[：-1]）

您可以创建第二个数组，其顶部行为零，所有其他行与原始数组的第一行到最后一行相同，但只有一行，然后将其添加到第一个数组中。如果它适合内存，那么应该足够快。这很有效。我只是想知道是否有一种更“numpythonic”的方法来解决这个问题。你可以创建第二个数组，上面的一行和所有其他行都为零，就像原始数组的第一行到最后一行，但只有一行，然后将其添加到第一个数组中。如果它适合内存，那么应该足够快。这很有效。我只是想知道是否有一种更“numpythonic”的方法来解决这个问题。为什么其他的解决方案会起作用？我对此有点困惑，因为b[1:]将是第一行之后的每一行，但我们添加最后一行是因为a[：-1]？我们将所有内容添加到并排除最后一行。尝试单独打印[：-1]，与第一个示例中的添加完全相同。啊。我现在明白了。谢谢你的帮助！为什么替代方案有效？我对此有点困惑，因为b[1:]将是第一行之后的每一行，但我们添加最后一行是因为a[：-1]？我们将所有内容添加到并排除最后一行。尝试单独打印[：-1]，与第一个示例中的添加完全相同。啊。我现在明白了。谢谢你的帮助！