如何在Numpy中实现基于索引的带重复次数累加操作？

先看你的问题场景：

import numpy as np
nparr = np.array([10,20,30,40,50])
nparr[[1,3,3,4]] += 1
print(nparr)  # 输出：array([10, 21, 30, 41, 51])

这里索引3出现两次但只加了1，是因为numpy花式索引执行+=时，会先提取对应元素的副本，修改后再赋值回去，重复索引的修改会被覆盖，只生效一次。

要实现按索引重复次数累加，有两种常用方法：

方法一：使用np.add.at() #

这是numpy专门处理重复索引原地累加的方法，直接对原数组操作，会按索引出现次数累加对应值：

import numpy as np
nparr = np.array([10,20,30,40,50])
np.add.at(nparr, [1,3,3,4], 1)
print(nparr)  # 输出：array([10, 21, 30, 42, 51])

方法二：用np.bincount()计算增量后累加 #

先统计每个索引的出现次数作为增量，再加到原数组上：

import numpy as np
nparr = np.array([10,20,30,40,50])
indices = [1,3,3,4]
# 计算每个索引的增量，minlength保证和原数组长度一致
increments = np.bincount(indices, minlength=len(nparr))
nparr += increments
print(nparr)  # 输出：array([10, 21, 30, 42, 51])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aellab