Python Numpy快速填充三维矩阵

可以使用numpy函数加速以下代码吗

def fill3D(x,y,z,n):
    M = np.zeros((n,n,n))
    for i,j,k in zip(x,y,z):
        M[i,j,k] += 1
    return M

这里

x，y，z

是矩阵

M

---

索引三元组

（i，j，k）

是非唯一的。一些矩阵项将保持在

0

，一些将保持

1

，一些将大于该值

一种解决方案是使用

np.unique（）

来计算重复索引的数量，然后分配值：

import numpy as np

# Dummy index, with duplicate entries
x = np.array([1, 0, 0])
y = np.array([0, 1, 1])
z = np.array([2, 2, 2])

# Empty 3x3x3 matrix
M = np.zeros((3,3,3))

# Count and assign the new values:
ind,val = np.unique(np.vstack((x,y,z)),return_counts=True,axis=1)
M[ind[0],ind[1],ind[2]] = val

---

一种解决方案是使用

np.unique（）

来计算重复索引的数量，然后分配值：

import numpy as np

# Dummy index, with duplicate entries
x = np.array([1, 0, 0])
y = np.array([0, 1, 1])
z = np.array([2, 2, 2])

# Empty 3x3x3 matrix
M = np.zeros((3,3,3))

# Count and assign the new values:
ind,val = np.unique(np.vstack((x,y,z)),return_counts=True,axis=1)
M[ind[0],ind[1],ind[2]] = val