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如何通过对三维数组中的每个值求和来返回二维数组

multidimensional-array

Supamee · 技术社区 · 6 年前

我正在用python处理一个3d列表。我试图沿着z轴和每个值求和。我的3D列表:

a=[[[11,12,13],[14,15,16],[17,18,19]],
  [[21,22,23],[24,25,26],[27,28,29]],
  [[31,32,33],[34,35,36],[37,38,39]]]

不过,我有点迷失了,因为:

print(a[:][0][0])
print(a[0][:][0])
print(a[0][0][:])

全部返回 [31,32,33]

我有办法:

for i in range(len(a[0])):
   for j in range(len(a[0][0])):
      b[i][j]=sum([a[k][i][j] for k in range(len(a))])

但这看起来很笨拙所以我希望有一个更像蟒蛇的方法

为了澄清预期结果,将: [[63, 66, 69], [72, 75, 78], [81, 84, 87]]

1 回复 | 直到 6 年前

Supamee 6 年前

谢谢你的回答。这很有效,但我找到了另一个更干净的解决方案,需要导入numpy。

a=[[[11,12,13],[14,15,16],[17,18,19]],
 [[21,22,23],[24,25,26],[27,28,29]],
 [[31,32,33],[34,35,36],[37,38,39]]]

print(numpy.sum(a, axis=0))
# prints [[63 66 69] [72 75 78] [81 84 87]]

可转换回具有以下内容的列表:

numpy.sum(a, axis=0).tolist()

小提示这比问题中的嵌套for循环快30%,即使在转换回list之后也是如此。我还试图测试Aphton的答案,但这是为Python2.7编写的,并将Xrange更改为range cases错误的结果。我还发现它比嵌套for循环慢了大约50%

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