Spec-Zone.ru › NumPy 1.14

numpy.ufunc.at

ufunc.at(a, indices, b=None)

Выполняет операцию «в месте» без буферизации на операнде ‘a’ для элементов, указанных ‘indices’. Для унарной функции сложения этот метод эквивалентен a[indices] += b, за исключением того, что результаты накапливаются для элементов, которые индексируются более одного раза. Например, a[[0,0]] += 1 увеличит первый элемент только один раз из-за буферизации, в то время как add.at(a, [0,0], 1) увеличит первый элемент дважды.

Новая в версии 1.8.0.

Параметры:

a : array_like

Массив, для которого выполняется операция «в месте».

indices : array_like или кортеж

Объект индексации массивоподобного типа или объект среза для индексирования первого операнда. Если у первого операнда несколько измерений, indices может быть кортежем массивоподобных объектов индексации или объектов среза.

b : array_like

Второй операнд для ufunc, требующий двух операндов. Операнд должен быть совместим с первым операндом после индексирования или среза.

Примеры

Установить элементы 0 и 1 в их отрицательные значения:

>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> np.negative.at(a, [0, 1])
>>> print(a)
array([-1, -2, 3, 4])

Увеличить элементы 0 и 1, и увеличить элемент 2 дважды:

>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> np.add.at(a, [0, 1, 2, 2], 1)
>>> print(a)
array([2, 3, 5, 4])

Добавить элементы 0 и 1 в первый массив ко второму массиву и сохранить результаты в первом массиве:

>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> b = np.array([1, 2])
>>> np.add.at(a, [0, 1], b)
>>> print(a)
array([2, 4, 3, 4])

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.5/reference/generated/numpy.ufunc.at.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API