如何在numpy.ufunc.at
中引用给定列的所有行或切片这适用于列:
c = np.array([[1,2,4],[5,3,4]])
np.add.at(c, [[0,1],], 999)
print(c)
out:
[[1000 1001 1003]
[1004 1002 1003]]
但是,这两个都失败了
c = np.array([[1,2,4],[5,3,4]])
np.add.at(c, [,[0,1]], 999)
print(c)
out:
File "<ipython-input-164-ebab6f97aa81>", line 2
np.add.at(c, [,[0,1]], 999)
^
SyntaxError: invalid syntax
或
c = np.array([[1,2,4],[5,3,4]])
np.add.at(c, [:,[0,1]], 999)
print(c)
out:
File "<ipython-input-165-cef6394c4870>", line 2
np.add.at(c, [:,[0,1]], 999)
^
SyntaxError: invalid syntax
答案 0 :(得分:3)
虽然@Paul有正确的解决方案,但可能会有一些解释。
np.add.at(c, [[0,1],], 999)
列表中不需要尾随逗号;它用于元组中,用于简化()分组中的单项元组。
In [197]: [[0,1],]
Out[197]: [[0, 1]]
In [198]: ([0,1],)
Out[198]: ([0, 1],)
In [199]: ([0,1])
Out[199]: [0, 1]
所以尾随的逗号有意义;但是第一个产生错误
In [200]: [,[0,1]]
SyntaxError: invalid syntax
列表中的:
也是错误。索引表达式中接受:
,但会立即转换为slice(None)
。索引使用[]
像列表一样,但不是一回事。 .at
的第二个参数由Python作为列表或元组进行评估,而不是作为索引表达式。
np.add.at(c, [:,[0,1]], 999)
In [213]: [:,[0,1]]
SyntaxError: invalid syntax
In [215]: np.add.at(c, [slice(None),[0,1]],999)
In [216]: c
Out[216]:
array([[1000, 1001, 4],
[1004, 1002, 4]])
@Paul建议的s_
有效,因为它是一个带有自定义索引方法的类(__getitem__
)。这是一个可爱而方便的技巧,但我刚才描述的基本Python语法仍然适用。
In [217]: np.s_[:, [0,1]]
Out[217]: (slice(None, None, None), [0, 1])
与根据需要使用尾随.at
编制索引slice(None)
一样,这就是您的第一个示例适用于行的原因。
In [224]: np.add.at(c, ([0,1,0], slice(None)),100)
In [225]: c
Out[225]:
array([[201, 202, 204],
[105, 103, 104]])
答案 1 :(得分:1)
你可以这样使用np.s_
:
>>> c = np.array([[1,2,4],[5,3,4]])
>>> np.add.at(c, np.s_[:, [0,1]], 999)
>>> c
array([[1000, 1001, 4],
[1004, 1002, 4]])