多次元配列/行列の三角インデックス付けと総和軸の選択

Question

性能向上のために、forループに頼るのではなく、多次元配列を使用して問題を解決しようとしていますが、

np.newaxisを使用してさまざまな置換を試みましたが、次の機能を達成できないようです。

問題：

その1）を取るM XのN×N個のアレイはaと呼ばれ、Mの正方行列のそれぞれについて、その負の値として上三角行列の要素を設定します。

パート2）（N×Nの）M個の各マトリックスのすべての要素を合計し、M個の要素を持つ1Dアレイを返します。この配列をbとしましょう。ここで

ソリューションしようとしました

は、ループを使用して、私のMWP /試みです（作業を行いますが、私はむしろ、完全に配列/マトリックスベースのアプローチ

a = np.array(
     [[[ 0, 1], 
     [ 5, 0]], 

     [[ 0, 3], 
     [ 2, 0]]]) 

パート1を見つけるだろう）：

triangular_upper_idx = np.triu_indices_from(a[0]) 
for i in range(len(a)): 
    a[i][triangular_upper_idx] *= -1 
a 

結果：

array([[[ 0, -1], 
     [ 5, 0]], 

     [[ 0, -3], 
     [ 2, 0]]]) 

パート2）：

b = np.zeros(len(a)) 
for i in range(len(a)): 
    b[i] = np.sum(a[i]) 
b 

結果：

注意が

array([ 4., -1.]) 

：私はこのトピック（Triangular indices for multidimensional arrays in numpy）が、溶液で同様の質問を見てきました がループの入れ子になった... I numpyがより効率的で巧妙な配列ベースのソリューションを提供するように感じる？

ご指摘いただければ幸いです。あなたは対角線があまりにも反転させたい場合は

おかげで

Answer 1

はいnumpyのは、ツール

r = 2 

neg_uppr = np.triu(-np.ones((r,r)),1) + np.tril(np.ones((r,r))) 

を持ってあなたの数値例から言うことができませんか？その後

a = a * neg_uppr 

a 
Out[26]: 
array([[[ 0., -1.], 
     [ 5., 0.]], 

     [[ 0., -3.], 
     [ 2., 0.]]])  

組み込み要素単位算術演算を使用するnp.triu(-np.ones((r,r))) + np.tril(np.ones((r,r)),-1)

neg_uppr 
Out[23]: 
array([[ 1., -1.], 
     [ 1., 1.]]) 

a = np.array(
     [[[ 0, 1], 
     [ 5, 0]], 

     [[ 0, 3], 
     [ 2, 0]]])  

その高速の使用あなたはオーバー合計する軸を指定することができます。

np.sum(a, (1,2)) 
Out[27]: array([ 4., -1.])