在Python中选择和迭代多维数组中的特定子数组

这是一个来自这里的帖子的问题

在那篇文章中，user@Cleb解决了我最初的问题：如何通过3d数组中的列执行求和：

 import numpy as np
 arra = np.arange(16).reshape(2, 2, 4)  

给

 array([[[0, 1, 2, 3],  
     [4, 5, 6, 7]],  
     [[8, 9, 10, 11],  
     [12, 13, 14, 15]]])  

问题是如何计算每个矩阵中的列之和，即。e、 ，0+4，1+5，8 + 12, ..., 11 + 15. 由@Cleb解决

然后我想知道在0+8，1+9，…，4+12，…，7+15（奇数和偶数列）的和的情况下如何处理它，@Cleb也解决了这个问题

但我想知道是否有一个总体思路（可以在每个具体情况下进行修改）。假设您可以分别在列中添加第一行、最后一行和中心行，即。e、 ，0+12，1+13，…，3+15，4+8，5+9，…，7+11

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有一般的方法吗？谢谢。

根据

arra

的确切定义，您可以使用以下方法适当地移动值：

arra_mod

然后如下所示：

array([[[12, 13, 14, 15],
        [ 0,  1,  2,  3]],

       [[ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]]])

现在，您只需使用来自的命令即可获得所需的输出：

map(sum, arra_mod)

[array([12, 14, 16, 18]), array([12, 14, 16, 18])]

这将为您提供所需的输出：

map(sum, arra_mod)

[array([12, 14, 16, 18]), array([12, 14, 16, 18])]

您还可以使用列表

[sum(ai) for ai in arra_mod]

这将提供相同的输出

如果您喜欢一个班轮，您可以简单地执行以下操作：

map(sum, np.roll(arra, arra.shape[2]))