给定索引处的numpy数组总和 [英] sum numpy array at given indices
本文介绍了给定索引处的numpy数组总和的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我要添加向量的值:
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype='d')
到另一个向量的值:
c = np.array([10, 10, 10], dtype='d')
位于另一个数组(大小为a
,值为0 <= b[i] < len(c)
)给出的另一个数组
at position given by another array (of the same size of a
, with values 0 <= b[i] < len(c)
)
b = np.array([2, 0, 1, 0, 2, 0, 1, 1, 0, 2], dtype='int32')
这很容易用伪代码编写:
This is very simple to write in pseudo code:
for I in range(b.shape[0]):
J = b[I]
c[J] += a[I]
类似的事情,但是矢量化了(c
的长度实际上是几百个).
Something like this, but vectorized (length of c
is some hundreds in real case).
c[0] += np.sum(a[b==0]) # 27 (10 + 1 + 3 + 5 + 8)
c[1] += np.sum(a[b==1]) # 25 (10 + 2 + 6 + 7)
c[2] += np.sum(a[b==2]) # 23 (10 + 0 + 4 + 9)
我最初的猜测是:
c[b] += a
,但仅将a
的最后一个值相加.
but only last values of a
are summed.
推荐答案
您可以使用 np.bincount
以获得基于ID的加权总和,然后与c
相加,就像这样-
You can use np.bincount
to get ID based weighted summations and then add with c
, like so -
np.bincount(b,a) + c
这篇关于给定索引处的numpy数组总和的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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