用数组索引的 Numpy 数组赋值操作答案

【问题标题】：Numpy arrays assignment operations indexed with arrays用数组索引的 Numpy 数组赋值操作
【发布时间】：2014-01-15 07:18:51
【问题描述】：

我有一个数组y，其索引值必须递增一个在另一个数组x 就像x[y] += 1，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])

到目前为止一切顺利，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])

我期待x 是array([0, 3, 0, 0, 1])：x[1] 应该加一两次，但我得到了它，x[1] 只增加了 1。

我该怎么做？为什么会这样？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

x[y] += 1

等价于

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

numpy 有效地并行而不是顺序地对术语进行操作。

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

建议如果为同一术语分配不同的值，则它是最后一个有效的操作（但这可能无法保证）。

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

做你期望的。

来自np.add.at 的文档：

对于添加ufunc，这个方法相当于 a[indices] += b，除了为满足以下条件的元素累积结果被索引不止一次。例如，a[[0,0]] += 1 只会由于缓冲，第一个元素递增一次，而 add.at(a, [0,0], 1) 将使第一个元素增加两次。

【讨论】：

【解决方案2】：

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] 只引用同一个元素，+1 因此只作用于一个元素。

【讨论】：