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`添加到二维数组

numpy python

Yuki Hashimoto · 技术社区 · 6 年前

我在找二维版本的 np.add.at() .

预期行为如下。

augend = np.zeros((10, 10))
indices_for_dim0 = np.array([1, 5, 2])
indices_for_dim1 = np.array([5, 3, 1])
addend = np.array([1, 2, 3])

### some procedure substituting np.add.at ###

assert augend[1, 5] == 1
assert augend[5, 3] == 2
assert augend[2, 1] == 3

任何建议都有帮助!

2 回复 | 直到 6 年前

Mad Physicist 6 年前

你可以使用 np.add.at 从多维角度看。这个 indices 参数在描述中包含以下内容:

……如果第一个操作数有多个维度,则索引可以是类似于索引对象或切片的数组元组。

所以:

augend = np.zeros((10, 10))
indices_for_dim0 = np.array([1, 5, 2])
indices_for_dim1 = np.array([5, 3, 1])
addend = np.array([1, 2, 3])
np.add.at(augend, (indices_for_dim0, indices_for_dim1), addend)

更简单地说:

augend[indices_for_dim0, indices_for_dim1] += addend

如果您真的担心多维方面,并且您的前兆是普通的连续C顺序数组,那么可以使用 ravel 和 ravel_multi_index 要在一维视图上执行操作,请执行以下操作:

indices = np.ravel_multi_index((indices_for_dim0, indices_for_dim1), augend.shape)
raveled = augend.ravel()
np.add.at(raveled, indices, addend)

Chris 6 年前

Oneliner:

np.add.at(augend, (indices_for_dim0, indices_for_dim1), addend)
augend
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 3., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 2., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

assert augend[1, 5] == 1
assert augend[5, 3] == 2
assert augend[2, 1] == 3
# No AssertionError

当使用二维数组 np.add.at , indices 必须是元组,其中 tuple[0] 包含所有第一个坐标和 tuple[1] 包含所有第二个坐标。