Numpy는 축을 따라 cumsum의 최대 크기를 부호로 붙였습니다.

Question

나는 numpy 배열 a, a.shape=(17,90,144)을 가지고 있습니다. cumsum(a, axis=0)의 각 열의 최대 크기를 찾고 싶지만 원래 기호는 그대로 유지하고 싶습니다. 즉, 주어진 열 a[:,j,i]에 대해 가장 큰 크기 인 cumsum이 음수 값에 해당하면 마이너스 기호를 유지하려고합니다.

코드 np.amax(np.abs(a.cumsum(axis=0)))은 나에게 크기를 가져 오지만 표시를 유지하지 않습니다. 대신 np.argmax을 사용하면 필자가 원하는 인덱스를 얻을 수 있으며 원래의 cumsum 어레이에 연결할 수 있습니다. 그러나 그렇게 할 수있는 좋은 방법을 찾을 수는 없습니다.

는

다음 코드는 작동하지만 정말 천천히 더러운이며 :

이

max_mag_signed = np.zeros((90,144)) 
indices = np.argmax(np.abs(a.cumsum(axis=0)), axis=0) 
for j in range(90): 
    for i in range(144): 
     max_mag_signed[j,i] = a.cumsum(axis=0)[indices[j,i],j,i] 

깨끗하고,이 작업을 수행하는 빠른 방법이 있어야합니다. 어떤 아이디어?

Answer 1

나는 argmax에 대한 대안을 찾을 수 있지만, 적어도 당신은 더 벡터화 된 접근 방식이 고정 할 수 있습니다

# store the cumsum, since it's used multiple times 
cum_a = a.cumsum(axis=0) 

# find the indices as before 
indices = np.argmax(abs(cum_a), axis=0) 

# construct the indices for the second and third dimensions 
y, z = np.indices(indices.shape) 

# get the values with np indexing 
max_mag_signed = cum_a[indices, y, z]