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如何引用 numpy.ufunc.at 中给定列的所有行或切片

这适用于列：

c = np.array([[1,2,4],[5,3,4]])
np.add.at(c, [[0,1],], 999)
print(c)

out:
[[1000 1001 1003]
 [1004 1002 1003]]

但是，这些都失败了

c = np.array([[1,2,4],[5,3,4]])
np.add.at(c, [,[0,1]], 999)
print(c)

out:
File "<ipython-input-164-ebab6f97aa81>", line 2
np.add.at(c, [,[0,1]], 999)
              ^
SyntaxError: invalid syntax

或者

c = np.array([[1,2,4],[5,3,4]])
np.add.at(c, [:,[0,1]], 999)
print(c)
out:
File "<ipython-input-165-cef6394c4870>", line 2
    np.add.at(c, [:,[0,1]], 999)
                  ^
SyntaxError: invalid syntax
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2 回答 2

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虽然@Paul 有正确的解决方法，但可能需要进行一些解释。

np.add.at(c, [[0,1],], 999)

列表中不需要尾随逗号；它在元组中用于将单个项目元组与更简单的 () 分组区分开来。

In [197]: [[0,1],]
Out[197]: [[0, 1]]
In [198]: ([0,1],)
Out[198]: ([0, 1],)
In [199]: ([0,1])
Out[199]: [0, 1]

所以结尾的逗号是有意义的；但是前导产生错误

In [200]: [,[0,1]]    
SyntaxError: invalid syntax

列表中的A:也是一个错误。 :在索引表达式中被接受，但立即转换为slice(None). 索引使用[]类似于列表，但不是一回事。的第二个参数.at由 Python 作为列表或元组进行评估，而不是作为索引表达式。

np.add.at(c, [:,[0,1]], 999)

In [213]: [:,[0,1]]
SyntaxError: invalid syntax

In [215]: np.add.at(c, [slice(None),[0,1]],999)
In [216]: c
Out[216]: 
array([[1000, 1001,    4],
       [1004, 1002,    4]])

@Pauls_建议的方法之所以有效，是因为它是一个具有自定义索引方法 ( __getitem__) 的类。这是一个可爱又方便的技巧，但我刚刚描述的基本 Python 语法仍然适用。

In [217]: np.s_[:, [0,1]]
Out[217]: (slice(None, None, None), [0, 1])

.at与根据需要使用尾随的索引垫slice(None)一样，这就是您的第一个示例适用于行的原因。

In [224]: np.add.at(c, ([0,1,0], slice(None)),100)
In [225]: c
Out[225]: 
array([[201, 202, 204],
       [105, 103, 104]])
于 2018-01-06T18:15:51.733 回答
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你可以np.s_这样使用：

>>> c = np.array([[1,2,4],[5,3,4]])
>>> np.add.at(c, np.s_[:, [0,1]], 999)
>>> c
array([[1000, 1001,    4],
       [1004, 1002,    4]])
于 2018-01-06T13:15:11.710 回答