使索引數組的循環更快

Question

我有以下問題：我有重復索引的索引數組，並希望像這樣向數組添加值：

grid_array[xidx[:],yidx[:],zidx[:]] += data[:]

但是，由於我重復索引，因此它不能正常工作，因為numpy會創建一個臨時數組，導致重復索引的數據被分配多次而不是相互添加（參見http：//docs.scipy .org / doc / numpy / user / basics.indexing.html ）。

像for循環一樣

for i in range(0,n):
    grid_array[xidx[i],yidx[i],zidx[i]] += data[i]

會慢慢來。 有沒有辦法我仍然可以使用numpy的矢量化？ 或者是否有另一種方法可以更快地完成此任務？

謝謝你的幫助

Answer 1

使用bincount怎么樣？

import numpy as np

flat_index = np.ravel_multi_index([xidx, yidx, zidx], grid_array.shape)
datasum = np.bincount(flat_index, data, minlength=grid_array.size)
grid_array += datasum.reshape(grid_array.shape)

Answer 2

這是一個緩沖問題。 .at提供無緩沖的操作http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ufunc.at.html#numpy.ufunc.at

np.add.at(grid_array, (xidx,yidx,zidx),data)

Answer 3

要將數組添加到嵌套數組的元素，您可以執行grid_array[::]+=data ：

>>> grid_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> data=np.array([3,3,3])
>>> grid_array[::]+=data
>>> grid_array
array([[ 4,  5,  6],
       [ 7,  8,  9],
       [10, 11, 12]])

Answer 4

我想我找到了一個可能的解決方案：

def assign(xidx,yidx,zidx,data):
    grid_array[xidx,yidx,zidx] += data
    return

map(assign,xidx,yidx,zidx,sn.part0['mass'])