numpy.array .__ iadd__和重复的索引

numpy.array .__ iadd__和重复的索引

为此numpy 1.8增加了

at

减少：

at（a，索引，b =无）

对’indices’指定的元素在 *** 作数’a’上执行无缓冲的就地 *** 作。对于加法ufunc，此方法等效于

a[indices] +=b

，不同之处在于对索引多次的元素累积结果。例如，

a[[0,0]] += 1

由于缓冲，将仅对第一个元素递增一次，而

add.at(a,[0,0], 1)

对第一个元素将递增两次。

..版本添加：： 1.8.0

In [1]: A = np.array([0, 0, 0])In [2]: B = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1])In [3]: idx = [0, 0, 1, 1, 2, 2]In [4]: np.add.at(A, idx, B)In [5]: AOut[5]: array([2, 2, 2])