NumPy高级索引更新数组遇问题：+=未按预期累加求解

问题根源 #

使用整数数组索引时，foo[bar]返回的是原数组的副本而非视图。执行foo[bar] += barr时，实际流程是：

1. 先创建foo[bar]的副本；
2. 给副本中的元素加上barr对应的值；
3. 将副本的值写回原数组foo的对应索引位置。

由于bar中索引0出现两次，写回时后一次的赋值（12）会覆盖前一次（3），导致foo[0]最终只保留了最后一次的结果，而非两次累加的总和。

解决方法 #

方法1：使用np.add.at（推荐）

np.add.at是NumPy专门用于处理重复索引原地累加的函数，能确保每个索引对应的所有值都被正确累加：

import numpy as np

foo = np.array([0, 0, 0])
bar = np.array([0, 2, 1, 0])
barr = np.array([3, 6, 9, 12])
np.add.at(foo, bar, barr)
print(foo)  # 输出: [15  9  6]

方法2：使用np.bincount

通过np.bincount统计每个索引对应的累加权重，直接生成结果数组：

import numpy as np

bar = np.array([0, 2, 1, 0])
barr = np.array([3, 6, 9, 12])
foo = np.bincount(bar, weights=barr, minlength=3)
print(foo)  # 输出: [15  9  6]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者willfung