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，此方法等效于 a[indices] += b，但对于被索引多次的元素，结果会被累加。例如，由于缓冲，a[[0,0]] += 1 只会将第一个元素递增一次，而 add.at(a, [0,0], 1) 会将第一个元素递增两次。

参数:

a类数组对象: 用于执行就地操作的操作数。
indicesarray_like or tuple: 用于索引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。在索引或切片后，操作数必须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])

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])