numpy列表理解和+=/=op

Question

我试图对一些列表计算进行矢量化，但是当我试图使用列表作为索引时，发现一些奇怪的地方，特别是当我试图写回原始列表时，重复的列表索引似乎没有用：

import numpy as np

x = np.arange(10)
y = np.array([1,2,3,4,5])
z = np.array([1,1,1,1,1])

print(x[y], x[z])

>；出局：[1 2 3 4 5][1 1 1 1 1]，与我预期的一样

x = np.arange(10)
x[y] -= 1
print(x[y])

>；输出：[0 1 2 3 4]这就像索引列表中没有重复一样好

x = np.arange(10)
x[z] -= 1
print(x[y])

>；结果：[0 2 3 4 5]，这里我期望[-4 2 3 4 5]，这意味着x[1]应该——5次，但结果只减去一次

Answer 1

存在缓冲问题。ufuncs给出了.at方法来解决这个问题：

In [392]: np.add.at(x,z,-1)
In [394]: x[y]
Out[394]: array([-4,  2,  3,  4,  5])

我认为ufunc.at的文档很好地解释了这一点

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ufunc.at.html

在其他一些问题中，它会周期性地出现。你知道吗

x[z] -= 1

评估如下：

x[z] = x[z] -1

当你期待的时候：

for i in z:
    x[i] -= 1