Numpy:索引i<j的一维数组之和

Question

我试图找出如何(使用NumPy)最有效地计算一维ndarray (在本例中为f)的下列表达式：

​

​

我想我可以这样做：

f = [ 1, 3, 2, 3, 7, 5, 2]
for i in range(0, len(f-1)):
    for j in range(0, len(f-2)):
        ...

但这意味着，如果我正确理解列表中的每个元素，就必须有一个条件循环。有更好的方法吗？

谢谢您的提示！

Answer 1

您可以利用numpy广播：

f = np.array([ 1, 3, 2, 3, 7, 5, 2])
np.triu(f[:,None]-f).sum()

或同样：

np.tril(f-f[:,None]).sum()

产出：

-24

Answer 2

你可以试试这个

f = [ 1, 2, 3, 4]
combined = 0
for i in range(0, len(f)):
    for j in range(i+1, len(f)):
        combined += f[i]-f[j]

你用我作为你内心循环的起点。这样你就不需要条件了。

Answer 3

这不使用Numpy，但如果需要，只需使用列表切片并执行如下操作

def partial_sum(lst,i, j):
    return sum(lst[i:j])