将数组的值分配给另一个数组的大多数 Pythonic 方式

Question

我有两个长度相同的数组（在本例中为 6）。一个商店 floats:

a = np.array([0.2, 0.01, 0.5, 0.7, 0., 0.002])

第二个存储索引（因此，int 值）：

indices = np.array([4, 9, 0, 2, 2, 4])

在我的代码中，我初始化了另一个数组，它的长度通常不同于 a 和 indices，例如本例中的 10：

c = np.zeros(10)

我想找到一种 Pythonic 的方式来完成以下任务：

for i in range(len(indices)):
    c[indices[i]] += a[i]

在此示例中，生成：

[0.5   0.    0.7   0.    0.202 0.    0.    0.    0.    0.01 ]

我试着查看 this brilliant example，但我不确定如何在此处应用它。

Answer 1

对于sum，你的操作正是bincount：

np.bincount(indices, weights=a)

输出：

array([0.5  , 0.   , 0.7  , 0.   , 0.202, 0.   , 0.   , 0.   , 0.   ,  0.01 ])

Answer 2

您可以使用 np.add ufunc 的 .at 方法：

np.add.at(c, indices, a)

这是 ufuncs 的 .at 方法的 help 页面：

at(...) method of numpy.ufunc instance
    at(a, indices, b=None, /)

    Performs unbuffered in place operation on operand 'a' for elements
    specified by 'indices'. For addition ufunc, this method is equivalent to
    ``a[indices] += b``, except that results are accumulated for elements that
    are indexed more than once. For example, ``a[[0,0]] += 1`` will only
    increment the first element once because of buffering, whereas
    ``add.at(a, [0,0], 1)`` will increment the first element twice.

    .. versionadded:: 1.8.0

    Parameters
    ----------
    a : array_like
        The array to perform in place operation on.
    indices : array_like or tuple
        Array like index object or slice object for indexing into first
        operand. If first operand has multiple dimensions, indices can be a
        tuple of array like index objects or slice objects.
    b : array_like
        Second operand for ufuncs requiring two operands. Operand must be
        broadcastable over first operand after indexing or slicing.

将数组的值分配给另一个数组的大多数 Pythonic 方式

Most Pythonic way of assigning values of array to another array

python

numpy

for-loop

unique