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原地操作。对于加法ufunc，此方法等效于a[indices] += b，除了对于多次索引的元素，结果会累积。例如，a[[0,0]] += 1 由于缓冲，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：

aarray_like

要对其执行原地操作的数组。

indicesarray_like 或 tuple

用于索引第一个操作数的数组式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 可以是数组式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])

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])