如何对含40个500元素子数组的numpy数组求和？求替代方案

你的数组本质是形状为(40, 500)的二维Numpy数组，完全不需要手动逐个累加，用Numpy内置的求和方法就能高效解决：

• 核心方法：指定轴求和
  直接使用np.sum()或者数组自身的sum()方法，通过axis=0参数指定沿着子数组所在的维度（也就是40个元素的那一层）求和，这样每个子数组对应位置的元素会自动相加，最终得到长度为500的结果数组，和你手动累加的效果完全一致，但效率提升几个量级。

  示例代码：

  import numpy as np
  
  # 假设fourier是你的(40, 500)形状的numpy数组
  fourier_sum = np.sum(fourier, axis=0)
  # 或者用数组自身的sum方法，效果相同
  fourier_sum = fourier.sum(axis=0)
  

• 为什么这个方法更好？
  手动逐个累加会产生大量中间临时数组，既占用额外内存，又因为是Python层面的循环操作，速度远慢于Numpy的底层向量化实现——Numpy的求和操作是基于C优化的，处理大规模数据时差距会非常明显。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者epselonzero