修改具有多重索引的索引数组的numpy数组

Question

我正在尝试使用numpy数组索引（没有显式迭代数组）。只是为了检查是否按预期工作我做了如下测试：

import numpy as np 

arr = np.zeros(10) 
inds = np.array([1,2,3,1,3,5,3]) 
arr[inds] += 1.0 
print(arr) 

结果是

[ 0. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]而不是

[ 0. 2. 1. 3. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]。

（即它忽略了它出现在索引阵列多次索引）

我不知道是否有某种原因，这种行为（也许是为了让这些独立经营秩序，因此更容易paralellize）。

有没有其他方法如何在numpy中做到这一点？

Answer 1

的OP脚本添加+1只有一次在INDS指定的ARR指标，即在指数（1,2,3,5）

良好拟合NumPy的功能是什么你需要的是numpy.bincount()。 由于此功能的结果将有size = inds.max()，您将不得不分片arr指定将添加哪些索引。如果不是，形状将不一致。

import numpy as np 

arr = np.zeros(10) 
inds = np.array([1,2,3,1,3,5,3]) 
values = np.bincount(inds) 
print values 
arr[:values.size]+= values 
print(arr) 

值将是：

[0 2 1 3 0 1] 

和改编将采取以下形式：

array([ 0., 2., 1., 3., 0., 1., 0., 0., 0., 0.])

Answer 2

当你在一个numpy数组上运行时有多个赋值时，python会把赋值留给最后一个赋值。这都是为了合乎逻辑的事情。其中有mentioned in document还有：

a = np.arange(5) 
a[[0,0,2]]+=1 
a array([1, 1, 3, 3, 4]) 

即使在0指数的名单中出现了两次，第0元素>只递增一次。这是因为 Python要求a+=1等同于a=a+1。