矢量化numpy中的索引操作

Question

在numpy中矢量化下面的代碼的最佳方式是什麼？

from numpy import * 

A = zeros(5, dtype='int') 
I = [1, 1, 1, 3] 
J = [2, 1, 1, 1] 
for i, j in zip(I, J): 
    A[i] += j 

print A 

結果應該是：

[0 4 0 1 0] 

這裏A是原來的數組，I在商店，我們希望通過J相應條目遞增索引。

如果一個簡單的向量化上面做：

A[I] += J 
print A 

一個得到錯誤的答案

[0 1 0 1 0] 

爲，顯然，指數反覆被忽略。是否有與+=等效的操作，它不會忽略重複的索引？

Answer 1

您可以使用numpy.bincount()：

A = numpy.zeros(5, dtype='int') 
I = [1, 1, 1, 3] 
J = [2, 1, 1, 1] 
sums = numpy.bincount(I, J) 
A[:len(sums)] += sums 
print(A) 

打印

[0 4 0 1 0] 

Answer 2

原則上可以用numpy的bincount和unique做到這一點，但我猜它只會使代碼更可讀，沒有任何合理的性能改進。