如何在numpy中按索引累积数组？

Question

我有一个数组：

a = np.array([0,0,0,0,0,0])

我希望将另一个数组添加到a的每个索引中，而该索引可以出现多次。 我想获取每个索引的总和。 我写道：

a[np.array([1,2,2,1,3])] += np.array([1,1,1,1,1])

但是要变成：

array([0, 1, 1, 1, 0, 0])

但是我想要的是：

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

如何在numpy中实现此操作而无需使用for循环？

- maple

Answer 1

使用纯粹的numpy，并避免使用for循环：

np.add.at(a, np.array([1,2,2,1,3]), np.array([1,1,1,1,1]))

输出：

>>> a = np.array([0,0,0,0,0,0])
>>> np.add.at(a, np.array([1,2,2,1,3]), np.array([1,1,1,1,1]))
>>> a
array([0, 2, 2, 1, 0, 0])

请注意，这是原地替换。这是您所期望的，但未来的观众可能不希望如此。因此有此提示 :)

- oxalorg

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太棒了。我甚至看了np.add.reduceat，但我没有花太多时间研究ufunc方法，所以我不知道大部分方法。这里的文档甚至是完美的...“对于加法ufunc，此方法等同于a [indices] + = b，除了结果累积为被索引多次的元素” - mgilson

谢谢，这正是我想要的。 - maple

Answer 2

您可以自己迭代。例如：

for i in [1,2,2,1,3]:
    a[i] += 1

- Alex

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谢谢，但我想避免使用for循环。 - maple

Answer 3

我不知道有没有聪明的numpy向量化方法来做到这一点...我能想到的最好的方法是：

>>> indices = np.array([1,2,2,1,3])
>>> values = np.array([1,1,1,1,1])
>>> a = np.array([0,0,0,0,0,0])
>>> for i, ix in enumerate(indices):
...   a[ix] += values[i]
... 
>>> a
array([0, 2, 2, 1, 0, 0])

- mgilson

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谢谢，但我想避免使用for循环。 - maple

@maple -- 我明白，但我不知道如何做到。当然，并不是说没有办法做到（虽然可能没有）。无论如何，有时候提供一个正确（可工作）代码示例就足以让其他人更好地解决问题。 - mgilson

@maple 如果您好奇如何解决此问题，可以检查一下我的答案。谢谢。尽管我完全同意通过举例来解决问题的做法。 - oxalorg

Answer 4

您可以这样做（假设每个索引都有对应的值）：

a = np.array([0,0,0,0,0,0])
idxs = np.array([1,2,2,1,3])
vals = np.array([1,1,1,1,1])
for idx, val in zip(idxs,vals):
    a[idx] += val

- Aviad