indexing/slicing 在 numpy 数组中修改它

Question

我有一个 numpy 数组 A，我想使用索引列表 B 修改其中的值。但问题是在我的切片中我可以多次拥有数组的一个元素... 这个例子将更好地解释我的意思：

import numpy as np
A = np.arange(5) + 0.5
B = np.array([0, 1, 0, 2, 0, 3, 0, 4])
print A[B]

returns 符合预期 [ 0.5 1.5 0.5 2.5 0.5 3.5 0.5 4.5]。但是，如果我这样做：

A[B] += 1.
print A

我期望获得 [ 4.5 2.5 3.5 4.5 5.5]，因为第一个元素在索引向量 B 中重复了 4 次，但它 returns [ 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5]。那么我怎样才能做我真正想做的事情呢？（没有使用任何循环，因为我在非常大的阵列上使用它）

Answer 1

为什么会发生这种情况的解释有点复杂，但基本上，"buffering ate your homework."有几种方法可以解决这个 numpy ufunc 问题。适用于任何操作的正确方法是使用相应的 ufunc 的 at method:

>>> A = np.arange(5) + 0.5
>>> B = np.array([0, 1, 0, 2, 0, 3, 0, 4])
>>> np.add.at(A, B, 1)
>>> A
array([ 4.5,  2.5,  3.5,  4.5,  5.5])

这往往有点慢，因此为了尽可能快的性能，并且仅用于加法，您可以使用 np.bincount:

>>> A = np.arange(5) + 0.5
>>> A += np.bincount(B) * 1  # replace the 1 with the number you want to add
>>> A
array([ 4.5,  2.5,  3.5,  4.5,  5.5])

编辑

如果你要添加的是与B长度相同的数组，那么下面使用bincount，可能比第一种方法快运行 :

>>> A = np.arange(5) + 0.5
>>> C = np.ones_like(B)  # They are all ones, but could be anything
>>> A += np.bincount(B, weights=C)
>>> A
array([ 4.5,  2.5,  3.5,  4.5,  5.5])

indexing/slicing 在 numpy 数组中修改它

indexing/slicing in numpy array to modify it

python

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numpy

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