从索引列表中将 1 添加到 numpy 数组？ [复制]答案

【问题标题】：Add 1 to numpy array from a list of indices? [duplicate]从索引列表中将 1 添加到 numpy 数组？ [复制]
【发布时间】：2021-05-24 15:45:02
【问题描述】：

我有一个类似 numpy 的数组

x = np.zeros(4, dtype=np.int)

我有一个像 [1, 2, 3, 2, 1] 这样的索引列表，我想将 1 添加到相应的数组元素中，这样对于索引列表中的每个元素，x 在该位置递增：

x = [0, 2, 2, 1]

我尝试使用：

x[indices] += 1

但是由于某种原因，它只更新索引一次，如果索引出现的频率超过一次，它就没有注册。我当然可以创建一个简单的 for 循环，但我想知道是否有单行解决方案。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

根据你的问题，你真的可以写

import numpy as np 
indices = [1, 2, 3, 2, 1]
x = np.array([indices.count(i) for i in range(4)])

因为count 计算重复元素。但完整的解决方案是

import numpy as np 
x = np.zeros(4, dtype=np.int)
indices = [1, 2, 3, 2, 1]
result = np.array([indices.count(i) for i in range(4)])
x += result

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用unique 并将return_counts 设置为True：

idx, cnt = np.unique(indices, return_counts=True)
x[idx] += cnt

【讨论】：

从技术上讲，这与np.bincount 相同，正如我在回答中所展示的那样。您正在用它们的频率计数替换索引。
@AkshaySehgal 是的，但问题不是获取每个索引的出现次数，而是将 1 添加到索引列表的给定数组中。所以在我看来你回答了一个不同的问题（也许 OP 有这个想法，但至少他没有这样提出问题）
实际上，即使您的代码也不会增量添加任何内容。 += 是不必要的，因为您没有重复添加。当您使用x[idx] = cnt 时，会获得相同的结果。所以从技术上讲，你也只是索引数组，然后用它的计数替换它，就像np.bincount 所做的那样。
@AkshaySehgal 你需要+= OP 写的“x 是任意的，仅作为示例选择”。
我不这么认为，因为 OP 说他们的数组是零。但这可能是您提到的情况。无论如何，你的答案是一个足够好的解决问题的方法。

【解决方案3】：

您实际上要做的是用它们的频率替换索引。

试试np.bincount。从技术上讲，这与您尝试做的事情相同。

indices = [1, 2, 3, 2, 1]

np.bincount(indices)

array([0, 2, 2, 1])

如果你想想你在做什么。你是说对于索引 0，你不想计算任何东西。但是对于索引 1，您需要 2 个计数，.. 等等。希望这能让您直观地了解为什么会这样。

@Stef 使用np.unique 的解决方案与np.bincount 所做的完全一样。

【讨论】：

我的解决方案不仅获取出现次数，还将它们添加到给定的数组 x 中。如果您想对bincount 执行相同操作，请查看链接的重复问题stackoverflow.com/a/2004468/3944322。（我承认 bincount 更快）
它没有，您的解决方案中的 += 是不必要的，您只是将索引 x 数组替换为其相应的计数。 x[idx] = cnt 也可以达到同样的效果。 += 的好处是当您重复更新值时，您不是。所以基本上你的答案和我的完全一样，就是“用它们的频率计数替换索引：”

【解决方案4】：

你想要np.add.at:

np.add.at(x, indices, 1)
x
Out[]:
array([0, 2, 2, 1])

即使x 开始时不是np.zeros，这也有效

【讨论】：