Numpy 高级索引：在 += 中多次使用相同的索引 [重复]

假设您有以下代码

a = np.ones(8)
pos = np.array([1, 3, 5, 3])

a[pos] # returns array([ 1.,  1.,  1.,  1.]), where the 2nd and 4th el are the same
a[pos] +=1 

最后一条指令返回

array([ 1.,  2.,  1.,  2.,  1.,  2.,  1.,  1.])

但我希望对相同索引的分配进行求和，以便获得

array([ 1.,  2.,  1.,  3.,  1.,  2.,  1.,  1.])

有人已经经历过同样的情况吗？

Using np.add.at

对操作数执行无缓冲就地操作a对于元素 由指定indices。对于添加ufunc，这个方法是等价的 到a[indices] += b，除了元素的结果是累积的 被多次索引的。

np.add.at(a, pos, 1)

print(a)
array([ 1.,  2.,  1.,  3.,  1.,  2.,  1.,  1.])

请注意，该函数就地工作。