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直接生成Numpy/Pandas中所有平行对角线之和的方法?
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<p>我有一个矩形(不能假设是正方形)熊猫数据帧的数字。假设我选择一个对角线方向(从左上到右下或从右上到下左)。我想计算一个序列,它的条目是原始数据帧沿着所选的一组平行对角线的值的和。要完全指定目标,您需要确定对角线是“锚定”在左侧还是“锚定”在右侧。对于下面的,我假设它们是“锚定”在左边。在</p> <p>我可以毫不费力地做到:</p> <pre><code>import numpy as np import pandas as pd rectdf = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3)) # result: 0 1 2 0 0 1 2 1 3 4 5 2 6 7 8 3 9 10 11 4 12 13 14 </code></pre> <p>我可以计算“从左上到右下”的对角线和,如下所示:</p> ^{pr2}$ <p>我可以通过将<code>shift(-i)</code>翻转到{<cd2>}来计算“从右上到左下”的对角线和:</p> <pre><code>urllsums = pd.concat([rectdf.iloc[:, i].shift(i) for i in range(rectdf.shape[1])], axis=1)\ .sum(axis=1, fillna=0) # result: 0 0 1 4 2 12 3 21 4 30 </code></pre> <p>这些结果都是正确的(也就是说,这段代码做了我想要的)。有没有更直接的方法来计算熊猫和纽比的总和?在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>对于2D numpy数组<code>A</code>这可能是(?)对角线求和的最短代码:</p> <pre><code>np.bincount(sum(np.indices(A.shape)).flat, A.flat) </code></pre> <p>要求对角的和,可以<code>np.fliplr</code>数组。在</p>
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