重复 numpy 操作的预期行为

Question

我在查找有关对 numpy 数组的重复操作的问题时找到了这个答案：Increment Numpy multi-d array with repeated indices。我现在的问题是，为什么会看到这种行为。

import numpy as np
t = np.eye(4)

t[[0,0,1],[0,0,1]]

导致

array([1.,1.,1.])

所以不应该

t[[0,0,1],[0,0,1]]+=1

导致

[[3,0,0,0],
 [0,2,0,0],
 [0,0,1,0],
 [0,0,0,1]]

?

Answer 1

参见 documentation 索引数组和基本索引与高级索引的区别。

t[[0,0,1],[0,0,1]] 属于高级索引类别，如文档中所述：

Advanced indexing always returns a copy of the data (contrast with basic slicing that returns a view).

副本在第一个增量之前计算，所以正如预期的那样，

import numpy as np
t = np.eye(4)
t[[0,0,1],[0,0,1]] += 1
print(t)

打印：

[[ 2.  0.  0.  0.]
 [ 0.  2.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.]]

根据上面的评论，使用 numpy.ufunc.at 或 numpy.add.at 来解决这个问题。

Expected behaviour for repeated numpy operations