Question

我有一个数组y，其索引值必须在另一个数组x中递增一个 就像x[y] += 1一样，这是一个例子：

>>> x = np.zeros(5,dtype=np.int)
>>> y = np.array([1,4])
>>> x
array([0, 0, 0, 0, 0])
>>> x[y] += 1
>>> x
array([0, 1, 0, 0, 1])

到目前为止一直很好，但后来我遇到了这个问题：

>>> x
array([0, 1, 0, 0, 1])
>>> y = np.array([1,1])
>>> x
array([0, 1, 0, 0, 1])
>>> x[y] += 1
>>> x
array([0, 2, 0, 0, 1])

我希望x为array([0, 3, 0, 0, 1])：x[1]应增加两倍，但我得到它x[1]只增加一个。

我怎么能这样做？为什么会这样？

Answer 1

这样做：

>>> x=np.array([0, 0, 0, 0, 0])
>>> y=np.array([1,4])
>>> x+=np.bincount(y, minlength=x.size)
>>> x
array([0, 1, 0, 0, 1])
>>> y=np.array([1,1])
>>> x+=np.bincount(y, minlength=x.size)
>>> x
array([0, 3, 0, 0, 1])
>>> map(id, x[y])
[20481944, 20481944]

x[1,1]仅引用相同的元素，+1因此仅对一个元素起作用。

Answer 2

x[y] += 1

相当于

x[y] = x[y] + 1
x[y]+1
# array([2, 2])

有效地numpy并行操作这些术语，而不是按顺序操作。

x[y]=[4,3]  # or
x[y] += [4,3]

建议如果为同一个术语指定了不同的值，那么这是一个有效的最后一个动作（但可能无法保证）。

np.add.at(x,y,1)

做你期望的事。

来自np.add.at的文档：

对于添加ufunc，此方法相当于 a[indices] += b，除了为元素累积结果被索引不止一次。例如，a[[0,0]] += 1只会因缓冲而增加第一个元素，而 add.at(a, [0,0], 1)将增加第一个元素两次。

Numpy数组赋值操作用数组索引

2 个答案: