multiplicar - python matrices tutorial

¿Cómo se suman todos los elementos en una matriz numpy divisible por 5 usando vectorización?

Question

Estoy buscando un método de vectorización para sumar todos los elementos de una matriz numpy que es divisible por 5.

Por ejemplo, si tengo

test = np.array([1,5,12,15,20,22])

Quiero regresar 40. Conozco el método np.sum, pero ¿hay alguna forma de hacerlo usando vectorización dado el X% 5 == 0 condicional?

Answer 1

Podemos usar la mask de las coincidencias para boolean-indexing para seleccionar esos elementos y luego sumarlos, como ese:

test[test%5==0].sum()

Ejemplo de ejecución paso a paso -

# Input array
In [48]: test
Out[48]: array([ 1,  5, 12, 15, 20, 22])

# Mask of matches
In [49]: test%5==0
Out[49]: array([False,  True, False,  True,  True, False], dtype=bool)

# Select matching elements off input
In [50]: test[test%5==0]
Out[50]: array([ 5, 15, 20])

# Finally sum those elements
In [51]: test[test%5==0].sum()
Out[51]: 40