修改具有多重索引的索引數組的numpy數組

Question

我正在嘗試使用numpy數組索引（沒有顯式迭代數組）。只是爲了檢查是否按預期工作我做了如下測試：

import numpy as np 

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

結果是

[ 0. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]而不是

[ 0. 2. 1. 3. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]。

（即它忽略了它出現在索引陣列多次索引）

我不知道是否有某種原因，這種行爲（也許是爲了讓這些獨立經營秩序，因此更容易paralellize）。

有沒有其他方法如何在numpy中做到這一點？

Answer 1

的OP腳本添加+1只有一次在INDS指定的ARR指標，即在指數（1,2,3,5）

良好擬合NumPy的功能是什麼你需要的是numpy.bincount()。 由於此功能的結果將有size = inds.max()，您將不得不分片arr指定將添加哪些索引。如果不是，形狀將不一致。

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) 

值將是：

[0 2 1 3 0 1] 

和改編將採取以下形式：

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

Answer 2

當你在一個numpy數組上運行時有多個賦值時，python會把賦值留給最後一個賦值。這都是爲了合乎邏輯的事情。其中有mentioned in document還有：

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

即使在0指數的名單中出現了兩次，第0元素>只遞增一次。這是因爲 Python要求a+=1等同於a=a+1。