numpy.ufunc.at

method

ufunc.at(a, indices, b=None, /)

对由 ‘indices’ 指定的元素对操作数 ‘a’ 执行非缓冲的就地操作.对于加法 ufunc,此方法等效于 a[indices] += b ,不同之处在于,对于多次索引的元素,结果会被累积.例如,由于缓冲, a[[0,0]] += 1 只会递增第一个元素一次, 而 add.at(a, [0,0], 1) 将递增第一个元素两次.

参数:

aarray_like

要执行就地操作的数组.

indices类数组或元组

用于索引到第一个操作数的类数组索引对象或切片对象.如果第一个操作数具有多个维度,则 indices 可以是类数组索引对象或切片对象的元组.

barray_like

需要两个操作数的 ufunc 的第二个操作数.操作数在索引或切片后必须可广播到第一个操作数上.

示例

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将项目 0 和 1 设置为其负值:

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> np.negative.at(a, [0, 1])
>>> a
array([-1, -2,  3,  4])

递增项目 0 和 1,并将项目 2 递增两次:

>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> np.add.at(a, [0, 1, 2, 2], 1)
>>> a
array([2, 3, 5, 4])

将第一个数组中的项目 0 和 1 添加到第二个数组,并将结果存储在第一个数组中:

>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> b = np.array([1, 2])
>>> np.add.at(a, [0, 1], b)
>>> a
array([2, 4, 3, 4])

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