如何引用 numpy.ufunc.at 中的所有行

how to refer to all rows in numpy.ufunc.at

如何引用 numpy.ufunc.at

中给定列的所有行或切片

这适用于列:

c = np.array([[1,2,4],[5,3,4]])
np.add.at(c, [[0,1],], 999)
print(c)

out:
[[1000 1001 1003]
 [1004 1002 1003]]

但是,这些都失败了

c = np.array([[1,2,4],[5,3,4]])
np.add.at(c, [,[0,1]], 999)
print(c)

out:
File "<ipython-input-164-ebab6f97aa81>", line 2
np.add.at(c, [,[0,1]], 999)
              ^
SyntaxError: invalid syntax

c = np.array([[1,2,4],[5,3,4]])
np.add.at(c, [:,[0,1]], 999)
print(c)
out:
File "<ipython-input-165-cef6394c4870>", line 2
    np.add.at(c, [:,[0,1]], 999)
                  ^
SyntaxError: invalid syntax

您可以像这样使用 np.s_

>>> c = np.array([[1,2,4],[5,3,4]])
>>> np.add.at(c, np.s_[:, [0,1]], 999)
>>> c
array([[1000, 1001,    4],
       [1004, 1002,    4]])

虽然@Paul 有正确的修复,但可能需要一些解释。

np.add.at(c, [[0,1],], 999)

列表中不需要尾随逗号;它在元组中用于将单个项目元组与更简单的 () 分组区分开来。

In [197]: [[0,1],]
Out[197]: [[0, 1]]
In [198]: ([0,1],)
Out[198]: ([0, 1],)
In [199]: ([0,1])
Out[199]: [0, 1]

所以尾随逗号有意义;但是第一个产生错误

In [200]: [,[0,1]]    
SyntaxError: invalid syntax

列表中的:也是一个错误。 : 在索引表达式中被接受,但会立即转换为 slice(None)。索引使用 [] 就像一个列表,但不是一回事。 .at 的第二个参数被 Python 评估为列表或元组,而不是索引表达式。

np.add.at(c, [:,[0,1]], 999)

In [213]: [:,[0,1]]
SyntaxError: invalid syntax

In [215]: np.add.at(c, [slice(None),[0,1]],999)
In [216]: c
Out[216]: 
array([[1000, 1001,    4],
       [1004, 1002,    4]])

@Paul 建议的 s_ 有效,因为它是一个带有自定义索引方法 (__getitem__) 的 class。这是一个可爱又方便的技巧,但我刚才描述的基本 Python 语法仍然适用。

In [217]: np.s_[:, [0,1]]
Out[217]: (slice(None, None, None), [0, 1])

与索引 .at 一样,根据需要使用尾随 slice(None) 填充,这就是为什么您的第一个示例适用于行。

In [224]: np.add.at(c, ([0,1,0], slice(None)),100)
In [225]: c
Out[225]: 
array([[201, 202, 204],
       [105, 103, 104]])