Python 移除numpy中的循环以实现简单的矩阵赋值

如何在这个简单的矩阵赋值中删除循环以提高性能

nk,ncol,nrow=index.shape
for kk in range(0,nk):
   for ii in range(0,nrow):
       for jj in range(0,ncol):
           idx=index[kk][ii][jj]
           counter[idx][ii][jj]+=1

<>我来自C++，我发现很难适应NoMPY的功能，像这样做一些非常基本的矩阵操作。我想我已经把它简化成了一个一维循环，但这对于我所需要的来说仍然太慢了，在我看来，必须有一种更直接的方法来做。有什么建议吗？谢谢

for kk in range(0,nk):
    xx,yy = np.meshgrid(np.arange(ncol),np.arange(nrow))
    counter[index[kk,:,:].flatten(),yy.flatten(),xx.flatten()]+=1    

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如果我理解正确，您正在寻找：

uniq, counter = np.unique(index, return_counts=True, axis=0)

uniq

应该为您提供一组唯一的

x，y

s（

x，y

将被展平为单个数组）和

计数器

数组中相应的重复次数

索引

编辑：

根据OP的以下评论：

xx,yy = np.meshgrid(np.arange(ncol),np.arange(nrow))
idx, counts = np.unique(np.vstack((index.flatten(),np.repeat(yy.flatten(),nk),np.repeat(xx.flatten(),nk))), return_counts=True,axis=1)
counter[tuple(idx)] = counts

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你的循环毫无意义。考虑共享一个例子。@ PS95也许我可以解释一下循环来自哪里。我有一个带有dimensios（时间，x，y）的矩阵温度和一组表示温度范围（0,1,2,3，…nranges）的指数给出的值。我想计算每个x，y（地球位置）给定范围在时间上出现的次数。为此，我使用一个初始化为0的计数器矩阵，其维数为（nranges，x，y），并简单地计算每个范围在温度矩阵中出现的次数。谢谢。我用一个简单的例子来尝试我们的建议谢谢。我用一个简单的例子来比较你的方法。我使用

index=np.zero（（2,2,2））

得到

counter=[[2.2.]、[2.2.]、[[0.0.]、[0.0.]]

，与预期的初始循环一致。使用你的方法，我得到了

uniq=[[0]，[0]]

和

counter=[[0]，[0]，[[0]，[0]]]

，我真的不知道如何解释它。@sandiamedia我明白了，你仍然可以不使用循环就进行循环，但这是一个非常奇怪的循环。谢谢@ehsanThank you@Ehsan，我只是试了几个例子，它似乎是有效的！！！。我会尽力了解你在做什么。。。。grrrr…当使用numpy时，使用循环的明显效果变得如此不同，这有点令人沮丧。谢谢