我有一个数组：
A = np.array([0, 0, 0])
以及重复索引列表：
idx = [0, 0, 1, 1, 2, 2]
我想使用上面的索引添加到另一个数组：
B = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1])
操作：
A[idx] += B
给出结果：array([1, 1, 1])，因此显然B未对from中的值求和。结果最好的方法是什么array([2, 2, 2])？我是否必须遍历索引？
array([1, 1, 1])
B
array([2, 2, 2])
为此numpy 1.8增加了at减少：
at
at（a，索引，b =无） 对’indices’指定的元素在操作数’a’上执行无缓冲的就地操作。对于加法ufunc，此方法等效于a[indices] += b，不同之处在于对索引多次的元素累积结果。例如，a[[0,0]] += 1由于缓冲，将仅对第一个元素递增一次，而 add.at(a, [0,0], 1)对第一个元素将递增两次。 ..版本添加：： 1.8.0
at（a，索引，b =无）
对’indices’指定的元素在操作数’a’上执行无缓冲的就地操作。对于加法ufunc，此方法等效于a[indices] += b，不同之处在于对索引多次的元素累积结果。例如，a[[0,0]] += 1由于缓冲，将仅对第一个元素递增一次，而 add.at(a, [0,0], 1)对第一个元素将递增两次。
a[indices] += b
a[[0,0]] += 1
add.at(a, [0,0], 1)
..版本添加：： 1.8.0
In [1]: A = np.array([0, 0, 0]) In [2]: B = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1]) In [3]: idx = [0, 0, 1, 1, 2, 2] In [4]: np.add.at(A, idx, B) In [5]: A Out[5]: array([2, 2, 2])
