Thực hiện tổng tích lũy ngược trên một mảng có nhiều mảng

Question

Bất kỳ ai cũng có thể giới thiệu một cách để thực hiện tổng tích lũy ngược trên một mảng không?

đâu 'tổng tích lũy ngược' được định nghĩa như sau (tôi hoan nghênh bất kỳ sự điều chỉnh về tên cho thủ tục này):

nếu

x = np.array([0,1,2,3,4]) 

sau đó

np.cumsum(x) 

cho

array([0,1,3,6,10]) 

Tuy nhiên, tôi muốn có được

array([10,10,9,7,4] 

bất cứ ai có thể đề xuất một cách để làm điều này?

Answer 1

này làm nó:

np.cumsum(x[::-1])[::-1] 

Answer 2

Đối với những niềm vui của nó, sử dụng chức năng ẩn danh:

array = [0,1,2,3,4] 

reverse = lambda a: a[::-1] 
cumsum = lambda a: [ sum(a[:i+1]) for i,x in enumerate(a) ] # there is also an accumulate function present in the itertools module 

print reverse(array) 
print cumsum(array) 

# sadly, no compose function in Python 
reverse_cumsum = lambda a: reverse( cumsum (reverse(a))) 

print reverse_cumsum(array) 

Kết quả:

[4, 3, 2, 1, 0] 
[0, 1, 3, 6, 10] 
[10, 10, 9, 7, 4] 

Answer 3

Chỉ cần cho các hồ sơ: np.sum(x) - np.cumsum(x) cũng một là tùy chọn nhưng nhanh hơn một nửa so với các mảng lớn (nơi tốc độ quan trọng):

In [8]: x = np.ones(1e8) 

In [9]: %timeit np.cumsum(x[::-1])[::-1] 
1 loops, best of 3: 547 ms per loop 

In [10]: %timeit np.sum(x) - np.cumsum(x) 
1 loops, best of 3: 974 ms per loop 

và ít thanh lịch khi muốn làm một cumsum dọc theo một số khía cạnh khác hơn là người đầu tiên:

x = np.ones((1e3,1e3)) 
np.sum(x,axis=-1)[:,np.newaxis] - np.cumsum(x,axis=-1) 

Answer 4

Bạn có thể sử dụng .flipud() cho điều này là tốt, tương đương với [::-1] https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.flipud.html

In [0]: x = np.array([0,1,2,3,4]) 

In [1]: np.flipud(np.flipud(x).cumsum()) 
Out[1]: array([10, 10, 9, 7, 4] 

.flip() mới là NumPy 1.12 và kết hợp .flipud() và .fliplr() thành một API. https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.flip.html

Đây là tương đương, và có chức năng ít cuộc gọi:

np.flip(np.flip(x, 0).cumsum(), 0)