Numpy数组切片无法对重复索引元素重复执行算术操作的解决方案咨询

Numpy普通索引的+=操作会合并重复索引，所以重复坐标只会加一次——这是因为它先提取所有目标元素的副本，修改后再赋值回去，重复索引对应的元素只会被处理一次。

要高效处理重复索引的累加，直接用Numpy内置的np.add.at函数，它会对每个索引位置逐个执行累加操作，重复索引会多次生效，完全不需要手动遍历。

二维坐标示例 #

import numpy as np

# 包含重复坐标的列表
coords = np.array([[0, 0], [1, 2], [0, 0], [3, 1]])
# 初始化map数组
map_arr = np.zeros((4, 3), dtype=int)

# 执行累加操作
np.add.at(map_arr, tuple(coords.T), 10)

print(map_arr)
# 输出结果：
# [[20  0  0]
#  [ 0  0 10]
#  [ 0  0  0]
#  [ 0 10  0]]

一维坐标示例 #

import numpy as np

coords = np.array([2, 5, 2, 2])
map_arr = np.zeros(10, dtype=int)

np.add.at(map_arr, coords, 10)

print(map_arr[2])  # 输出30，对应3次累加10
print(map_arr[5])  # 输出10

对比普通+=的问题：如果用map_arr[tuple(coords.T)] += 10，二维示例里map_arr[0,0]只会是10，因为重复索引被合并处理了。而np.add.at完美解决了这个问题，且效率和Numpy原生操作一致，远高于Python循环遍历。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者imad.nyc