Python 如何减少对以下代码调用np.sum（）的次数？（测试规则规定只能进行2次调用）

第一个\u半部分\u第二个\u半部分获取形状（n，2*m）的二维数组作为参数。函数的输出应该是一个矩阵，其中来自输入的行的前m个元素的和大于行上最后m个元素的和

此解决方案可行，但对np.sum（）的调用数量取决于测试大小数据。是否有任何可能的方法仅使用两个np.sum（）调用来实现此目的

对于随机测试数据：

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20 != 2:预期正好有两次调用函数np.sum

你可以这样做

m=a.shape[1]//2#假设它有偶数列
sum1=np.sum（a[：，：m]，轴=1）#上半部分求和
sum2=np.sum（a[：，m:]，axis=1）#下半部分求和
a[sum1>sum2]#获取上半部分总和较大的行

np.sum的时间复杂度为O（n），因此在您的情况下，无论是一个调用（O（n））还是两个调用（O（n/2）+O（n/2）=O（n））。那么您的问题是什么？是的，我理解，但如果a的形状是（5,6），则会进行十个np.sum（）调用。有没有办法使用两个np.sum（）调用来实现这一点？您正在线性遍历数组（每个单元格只访问一次），因此无需优化。除非您在其他地方使用这些计算，否则您可以使用2D累积和。

def first_half_second_half(a):
    len=int(a.shape[1]/2)
    for i in range(a.shape[0]):
        if np.sum(a[i,:len])>np.sum(a[i,len:]):
            arr.append(a[i,:])
    return np.array(arr)

a = np.array([[1, 3, 4, 2],
              [2, 2, 1, 2]])
first_half_second_half(a)

**array([[2, 2, 1, 2]])**