python – 在numpy中矢量化索引操作

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 在numpy中矢量化索引操作，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含572字，纯文字阅读大概需要1分钟。

内容图文

在numpy中对以下代码进行矢量化的最佳方法是什么？

from numpy import *

A = zeros(5, dtype='int')
I = [1, 1, 1, 3]
J = [2, 1, 1, 1]
for i, j in zip(I, J):
    A[i] += j

print A

结果应该是：

[0 4 0 1 0]

这里A是原始数组,我存储了我们想要通过J的相应条目递增的索引.

如果只是通过执行以下操作来简化上述操作：

A[I] += J
print A

一个得到了错误的答案

[0 1 0 1 0]

显然,重复的指数被忽略了.是否有一个等效的操作=不忽略重复索引？

解决方法:

你可以使用numpy.bincount()：

A = numpy.zeros(5, dtype='int')
I = [1, 1, 1, 3]
J = [2, 1, 1, 1]
sums = numpy.bincount(I, J)
A[:len(sums)] += sums
print(A)

版画

[0 4 0 1 0]

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 在numpy中矢量化索引操作全部内容，希望文章能够帮你解决python – 在numpy中矢量化索引操作所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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