如何在某些索引中将一个numpy数组中的元素添加到另一个数组中？

Question

我在一个数组中具有形式（索引，值）的元素，例如

5, 20 
8, 10 

我需要将这些元素添加到另一个最初为空的不同大小的数组中，

X = np.zeros((1, 10)) 

并将X的值设置为第一个数组中索引处给出的值。所以X，到了最后，应

X = [0, 0, 0, 0, 0, 20, 0, 0, 10, 0] 

由于X的第5个元素应该是20，而第8元素应该是10.是否有一个numpy的阵列功能，这是否，或别的东西，我可以使用为了快速计算？

Answer 1

您正在寻找np.add.at。因此，假设X是1D阵列，其中所述添加是要被存储，并且将被添加A阵列保持的索引和值，可以执行 -

np.add.at(X,A[:,0],A[:,1]) 

因此，输入是：

X  : Array holding the additions 
A[:,0] : Indices where additions are to be stored 
A[:,1] : Values to be added 

采样运行 -

In [21]: A = np.array([[5,20],[8,10]])  # Indices and values 

In [22]: X = np.zeros(10,dtype=A.dtype)  # Array to store additions 

In [23]: np.add.at(X,A[:,0],A[:,1])   # Perform np.add.at 

In [24]: X         # Show output 
Out[24]: array([ 0, 0, 0, 0, 0, 20, 0, 0, 10, 0]) 

---

如果 “添加”，哟你的意思是索引是唯一的，你只是想要“放”数值，而不是“增加”，你可以初始化输出数组和索引到它里面，就像这样一个样例 -

In [25]: A = np.array([[5,20],[8,10]]) 

In [26]: X = np.zeros(10,dtype=A.dtype) 

In [27]: X[A[:,0]] = A[:,1] 

In [28]: X 
Out[28]: array([ 0, 0, 0, 0, 0, 20, 0, 0, 10, 0])