Python 转换为'；对于'；循环到矩阵表达式中？

我需要使用矩阵形式为表达式中的循环转换

。我有一个矩阵
C
：

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

矩阵
C
：

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

向量

增量：

    array([ 4.,  2.,  4.,  1.])

A

是一个维数为

C

的零矩阵，长度为3的向量

E

，以及

索引列表

：

    indices = [1, 1, 0, 1]

我找到了

C

的列索引，其中：

    i0, i1 = np.where(C[indices] == 1)

它们是：

    i0 = [0, 1, 2, 3]
    i1 = [0, 0, 1, 0]

我想将

i0

和

i1

中包含的

A

索引增加1，并将

i1

中包含的

E

索引增加

delta_E

：

for k, i, j in enumerate(indices[i0], i1):
    A[i,j] += 1
    A[j,i] += 1
    E[i] += delta_E[k]

结果是：

矩阵

A

：

        array([[0, 4, 1],
               [4, 0, 0],
               [1, 0, 0]])

矩阵

E

：

        array([4, 7, 0])

是否可以将上面的

for

循环转换为矩阵表达式

In [182]: for k,(i,j) in enumerate(zip(indices[i0], i1)):
     ...:     print(k,i,j)
     ...:     
     ...:     
0 1 0
1 1 0
2 0 1
3 0 2
4 1 0

虽然

k

是唯一的，但是

i，j

索引具有重复项。用整个数组计算替换

+=

步骤需要使用

add.at

，这是

a[i]+=b

的无缓冲替代方法

In [190]: A = np.zeros_like(C)
In [191]: np.add.at(A,(indices[i0],i1),1)
In [192]: np.add.at(A,(i1,indices[i0]),1)
In [193]: A
Out[193]: 
array([[0, 4, 1],
       [4, 0, 0],
       [1, 0, 0]])

对于

E

，我无法复制您的值，但我可以复制循环

In [200]: delta_E = np.array([4,2,4,1,0])
In [204]: E = np.zeros(3,int)
In [205]: for k,i in enumerate(indices[i0]):  # your loop
     ...:     E[i] += delta_E[k]
     ...:     
In [206]: E
Out[206]: array([5, 6, 0])
In [207]: E = np.zeros(3,int)
In [208]: np.add.at(E,indices[i0],delta_E)
In [209]: E
Out[209]: array([5, 6, 0])

---

你看过努比吗？是的，索贝克，我试着。。。但是你知道，numpy有很多方法。我试图重新创建你的计算，在迭代中遇到了一些错误。enumerate需要一个邮政编码，

delta_E[4]

索引超出范围。非常感谢，你让我开心！