Python/numpyの行列に対する条件付き和

Question

計算の終わりから得られる形状が(N,N)の2つのnumpy配列XとWがあります。 Xの範囲を等間隔[min(X), min(X)+delta, min(X)+2*delta,..., max(X)]に細分します。私は、ポイントvを開始する間隔与えられ、対応するW値の合計を知りたい：

idx = (X>=v) & (X<(v+delta)) 
W[idx].sum() 

私はすべての出発間隔（すなわちXの全範囲。）のために、この合計を必要とし、私がする必要があります多くの異なる行列XとWに対してこれを行います。プロファイリングは、これがボトルネックであると判断しました。私が今やっていることは：

W_total = [] 
for v0, v1 in zip(X, X[1:]): 
    idx = (X>=x0) & (X<x1) 
    W_total.append(W[idx].sum()) 

どのように私はこれをスピードアップできますか？

Answer 1

あなたは、単一の操作ですべてのそれらの合計を計算するためにnumpy.histogram()を使用することができます。

sums, bins = numpy.histogram(
    X, bins=numpy.arange(X.min(), X.max(), delta), weights=W) 

Answer 2

あなたはnumpy.histogramを試みたことがありますか？

nbins = (X.max() - X.min())/delta 
W_total = np.histogram(X, weights=W, bins=nbins)