Python Numpy高级索引：在+=

假设您有以下代码

a = np.ones(8)
pos = np.array([1, 3, 5, 3])

a[pos] # returns array([ 1.,  1.,  1.,  1.]), where the 2nd and 4th el are the same
a[pos] +=1 

最后一条指令返回

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

但我希望对相同索引上的作业进行汇总，以便获得

array([ 1.,  2.,  1.,  3.,  1.,  2.,  1.,  1.])

有人已经经历过同样的情况吗？

使用

对元素的操作数

a

执行无缓冲就地操作 由

索引指定

。对于添加

ufunc

，此方法等效 到

a[索引]+=b

，除了为元素累积结果 多次编制索引的

---

请注意该函数在适当的位置工作。

查看

np.add.at

。谢谢，这似乎起到了作用：）@Divakar如果你想写答案，我将删除我的社区wiki。@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 那将是一个骗局。寻找它。如果有一个“numpy integer index”标记，那么寻找重复项（或者让提问者找到合适的解决方案）会更容易…：D

np.add.at(a, pos, 1)

print(a)
array([ 1.,  2.,  1.,  3.,  1.,  2.,  1.,  1.])