如何在 Python 中向量化增量

Question

我有一个二维数组，我有一些数字要添加到一些单元格中。我想对操作进行矢量化以节省时间。问题是当我需要向同一个单元格添加多个数字时。在这种情况下，矢量化代码仅添加最后一个。'a' 是我的数组，'x' 和 'y' 是我想要增加的单元格的坐标，而 'z' 包含我想要添加的数字。

import numpy as np

a=np.zeros((4,4))

x=[1,2,1]

y=[0,1,0]

z=[2,3,1]

a[x,y]+=z

print(a)

如您所见，a[1,0] 应该增加两次：1 加 2，1 加 1。所以预期的数组应该是：

[[0. 0. 0. 0.]

 [3. 0. 0. 0.]

 [0. 3. 0. 0.]

 [0. 0. 0. 0.]]

但相反，我得到：

[[0. 0. 0. 0.]

 [1. 0. 0. 0.]

 [0. 3. 0. 0.]

 [0. 0. 0. 0.]]

这个问题很容易用 for 循环解决，但我想知道我是否可以正确地向量化这个操作。

Answer 1

用于np.add.at：import numpy as npa = np.zeros((4,4))x = [1, 2, 1]y = [0, 1, 0]z = [2, 3, 1]np.add.at(a, (x, y), z)print(a)# [[0. 0. 0. 0.]#  [3. 0. 0. 0.]#  [0. 3. 0. 0.]#  [0. 0. 0. 0.]]

Answer 2

您可以创建一个大小为 3x4x4 的多维数组，然后将z所有 3 个不同的维度相加，然后将它们全部相加import numpy as npx = [1,2,1]y = [0,1,0]z = [2,3,1]a = np.zeros((3,4,4))n = range(a.shape[0])a[n,x,y] += zprint(sum(a))这将导致[[0. 0. 0. 0.] [3. 0. 0. 0.] [0. 3. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]]

Answer 3

当你在做的时候a[x,y]+=z，我们可以将操作分解为：a[1, 0], a[2, 1], a[1, 0] = [a[1, 0] + 2, a[2, 1] + 3, a[1, 0] + 1]# Equivalent to :a[1, 0] = 2a[2, 1] = 3a[1, 0] = 1这就是为什么它不起作用。但是，如果您使用每个维度的循环来增加数组，它应该可以工作