numpy.ufunc.at

方法

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

对操作数 ‘a’ 中由 ‘indices’ 指定的元素执行无缓冲的就地操作.对于加法 ufunc,此方法等同于 a[indices] += b,除了结果会累积到被多次索引的元素上.例如,``a[[0,0]] += 1`` 只会增加第一个元素一次,因为存在缓冲,而 add.at(a, [0,0], 1) 会增加第一个元素两次.

在 1.8.0 版本加入.

参数:

aarray_like

要执行就地操作的数组.

indices类似数组或元组

用于索引第一个操作数的类似数组的对象或切片对象.如果第一个操作数有多个维度,索引可以是类似数组的对象或切片对象的元组.

barray_like

对于需要两个操作数的ufuncs的第二个操作数.操作数必须在索引或切片后可广播到第一个操作数.

示例

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])

增加项目 0 和 1,并将项目 2 增加两次:

>>> 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 0 和 1 添加到第二个数组中,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])