在 Python 中迭代并从多维数组中选择特定数组

想象一下我有这样的东西：

 import numpy as np
 arra = np.arange(16).reshape(2, 2, 4)  

这使

 array([[[0, 1, 2, 3],  
      [4, 5, 6, 7]],  
      [[8, 9, 10, 11],  
      [12, 13, 14, 15]]])     

我想创建一个沿着特定子数组运行的循环（在这种情况下，我想沿着每个“矩阵”的每个“列”运行）并对结果求和（即选择 0 和 4 并对它们求和（4） ，选择 1 和 5 并对它们求和 (6)，...，选择 3 和 7 并对它们求和 (10)，选择 8 和 12 并对它们求和 (20)，...，选择 11 和 15 并对它们求和 ( 26））。

我曾想过用明显自然的方式做到这一点：

 for i in arra[i, j, k]:  
     for j in arra[i, j, k]:  
         for k in arra[i, j, k]:  
             sum...  

问题是Python肯定不允许以这种方式做我想做的事。如果它是一个 2D 数组，那就更容易了，因为我知道迭代器首先遍历行，因此您可以转置以沿列运行，但对于多维（在本例中为 3D）数组（N，M，P） N, M, P >> 1，我想知道如何做到这一点。

EDIT:这个问题在这里有延续：在Python中选择和迭代多维数组中的特定子数组 https://stackoverflow.com/questions/35775040/choosing-and-iterating-specific-sub-arrays-in-multidimensional-arrays-in-python

您可以使用map https://docs.python.org/2/library/functions.html#map完成此操作：

import numpy as np
arra = np.arange(16).reshape(2, 2, 4)  

然后命令：

map(sum, arra)

为您提供所需的输出：

[array([ 4,  6,  8, 10]), array([20, 22, 24, 26])]

或者，您也可以使用列表理解 https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html#list-comprehensions:

res = [sum(ai) for ai in arra]

Then res看起来像这样：

[array([ 4,  6,  8, 10]), array([20, 22, 24, 26])]

EDIT:

如果您想添加相同的行 - 正如您在这个答案下面的评论中提到的 - 您可以这样做（使用zip https://docs.python.org/2/library/functions.html#zip):

map(sum, zip(*arra))

这会给你想要的输出：

[array([ 8, 10, 12, 14]), array([16, 18, 20, 22])]

为了完整起见，还列出了列表理解：

[sum(ai) for ai in zip(*arra)]

这会给你相同的输出。