使用：Python Numpy切片从二维索引列表（x、y、z）中增加三维计数器数组

我想从事件（x，y，t）的2D数组中增加计数器的3D矩阵（nparray） 以下代码有效：

TOF_cube=np.zeros((324,324,4095),np.int32) #initialise a 3d array for whole data set

data = np.fromfile(f, dtype='<i2', count=no_I16) #read all events, x,y,t as 1D array
data=data.reshape(events,cols)
xpos=data[:,0]
ypos=data[:,1]
tpos=data[:,2]
i=0
while i < events:              
    TOF_cube[xpos[i],ypos[i],tpos[i]] += 1
    i+=1

但我没有复制正确的4365520个事件（通过while循环并独立检查），而是只记录了4365197个

为什么切片方法会丢失事件

---

我在while循环中使用完全相同的切片，并将其作为索引的“参数”

由于我们不确切知道您的数据是什么样子，因此很难猜测实际问题是什么。如果这没有帮助，请给出一个例子，我们可以运行我们的selvs（即没有文件

f

）

假设你有

x_pos=[1,1,2,3,5]

a = np.zeros(10)
for i in range(len(x_pos)):
    a[x_pos[i]]+=1
# gives a = array([ 0.,  2.,  1.,  1.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.])

然而，另一个代码

a[x_pos]+=1
# gives a = array([ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.])

因此，如果其中一个索引出现两次，则在短版本中只更新一次。检查XPO中是否存在这种情况

---

PS：我做了一个稍微简单的版本，只有一个维度，但规则保持不变。

因为我们不知道您的数据到底是什么样子，所以很难猜测实际的问题是什么。如果这没有帮助，请给出一个例子，我们可以运行我们的selvs（即没有文件

f

）

假设你有

x_pos=[1,1,2,3,5]

a = np.zeros(10)
for i in range(len(x_pos)):
    a[x_pos[i]]+=1
# gives a = array([ 0.,  2.,  1.,  1.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.])

然而，另一个代码

a[x_pos]+=1
# gives a = array([ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.])

因此，如果其中一个索引出现两次，则在短版本中只更新一次。检查XPO中是否存在这种情况

---

PS：我做了一个稍微简单的版本，只有一个维度，但规则保持不变。

+=

如果有重复索引，则不会添加两次

要以矢量化方式获得等效输出，您需要：

---

如果存在重复索引，

+=

不会添加两次

要以矢量化方式获得等效输出，您需要：

---

每种方法的

TOF\cube.max（）

是什么？每种方法的

TOF\cube.max（）

是什么？您已经准确地确定了问题所在，谢谢！通过建议完全修复了

np.add.at（TOF_cube[xpos，ypos，tpos]，1）

您已经准确地确定了问题，谢谢！完全修复了建议

np.add.at（TOF_cube[XPO，YPO，TPO]，1）

谢谢！这就是问题所在，谢谢！我很惊讶

np.add.at（TOF_cube[xpos，ypos，tpos]，1）。

似乎比+=版本运行得慢很多。（我知道我错过了一些活动，但很少）。有人会认为

+=

如果重复，就必须执行

：忽略
检查
np.add
只是循环通过的地方。有什么想法吗？感谢
+=
构造不像
np.add.at
那样是顺序的，它是一个并行（线程化）调用，用于增加一组内存位置。这就是为什么它只能一次增加任何内容（并通过
set
运行位置，以确保没有重复的内容）-否则，当两个线程试图同时增加相同的内存位时，这些单独的线程可能会锁定。另外，不要忘了标记检查答案是否符合您的要求。谢谢！这就是问题所在，谢谢！我很惊讶
np.add.at（TOF_cube[xpos，ypos，tpos]，1）。
似乎比+=版本运行得慢很多。（我知道我错过了一些活动，但很少）。有人会认为
+=
如果重复，就必须执行
：忽略
检查
np.add
只是循环通过的地方。有什么想法吗？感谢
+=
构造不像
np.add.at
那样是顺序的，它是一个并行（线程化）调用，用于增加一组内存位置。这就是为什么它只能一次增加任何内容（并通过
set
运行位置以确保没有重复的内容）-否则，当两个线程试图同时增加相同的内存位时，这些单独的线程可能会锁定。另外，不要忘了标记检查答案是否是您正在寻找的。