numpy.ufunc.at

метод

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

Выполняет операцию на месте без буферизации для операнда ‘a’ для элементов, указанных в ‘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 будет инкрементировать первый элемент только один раз из-за буферизации, тогда как add.at(a, [0,0], 1) будет инкрементировать первый элемент дважды.

Новое в версии 1.8.0.

Параметры

aarray_like

Массив, для которого выполняется операция на месте.

indicesarray_like or tuple

Объект индексации или слайс-объект, похожий на массив, для индексирования первого операнда. Если у первого операнда несколько измерений, индексы могут быть кортежем из объектов индексирования или слайс-объектов, похожих на массив.

barray_like

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

Примеры

Установите элементы 0 и 1 в их отрицательные значения:

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

Инкрементируйте элементы 0 и 1, и инкрементируйте элемент 2 дважды:

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

Добавьте элементы 0 и 1 в первый массив ко второму массиву и сохраните результаты в первом массиве:

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