numpy：ravel_multi_index 通过迭代索引循环增加不同的结果

Question

我有一个索引数组（可能重复），我将另一个二维矩阵中的每个索引递增 1。有几个建议，这个 answer 建议使用 np.ravel_multi_index .

所以，我试过了，但他们似乎没有给我相同的答案。知道为什么吗？

raveled = np.ravel_multi_index(legit_indices.T, acc.shape)
counts = np.bincount(raveled)
acc = np.resize(counts, acc.shape)

acc2 = np.zeros(acc2.shape)
for i in legit_indices:
    acc2[i[0], i[1]] += 1

(Pdb) np.array_equal(acc, acc2)
False

(Pdb) acc[493][5]
135
(Pdb) acc2[493][5]
0.0

Answer 1

您当前的方法存在一些问题。首先，np.bincount(x) 将为您提供每个正整数值的计数 x 从 0 开始结束于 max(x):

print(np.bincount([1, 1, 3, 3, 3, 4]))
# [0, 2, 0, 3, 1]
# i.e. [count for 0, count for 1, count for 2, count for 3, count for 4]

因此，如果不是 acc.flat 中的每个位置都被索引，则 np.bincount(raveled) 将大于唯一索引的数量。什么您实际上 想要的是仅 acc.flat 中那些位置的计数至少索引一次。

其次，您要做的是将 bin 计数分配给相应的索引到 acc.flat。你对 np.resize 的调用是重复部分你的 bincounts 数组，以使其与 acc.flat 的大小相同，然后将其重塑为与 acc 相同的形状。这不会导致垃圾箱计数被分配到 acc!

中的正确位置

我解决这个问题的方法是使用 np.unique 而不是 np.bincount，并将其用于 return 唯一索引及其对应计数。然后可以使用这些将正确的计数分配给 acc:

中正确的唯一位置

import numpy as np

# some example data
acc = np.zeros((4, 3))
legit_indices = np.array([[0, 1],
                          [0, 1],
                          [1, 2],
                          [1, 0],
                          [1, 0],
                          [1, 0]])

# convert the index array into a set of indices into acc.flat
flat_idx = np.ravel_multi_index(legit_indices.T, acc.shape)

# get the set of unique indices and their corresponding counts
uidx, ucounts = np.unique(flat_idx, return_counts=True)

# assign the count value to each unique index in acc.flat
acc.flat[uidx] = ucounts

# confirm that this matches the result of your for loop
acc2 = np.zeros_like(acc)
for ii, jj in legit_indices:
    acc2[ii, jj] += 1

assert np.array_equal(acc, acc2)

numpy：ravel_multi_index 通过迭代索引循环增加不同的结果

numpy: ravel_multi_index increment different results from iterating over indices loop

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