Numpy技术问询：两段数组索引赋值代码为何表现不同？

咱们用具体例子拆解两段代码的行为，就能一眼看出差异：

假设我们有：

• M=2，N=3
• r = [0, 1]
• 初始P = np.zeros((2,3), dtype=int)

第一段代码：P[:, r] += 1 #

这里的[:, r]是NumPy的花式索引（fancy indexing），它的逻辑是：对P的每一行，都选取r里指定的所有列。也就是说，会取出一个M×M的子数组（这里就是2×2），然后给这个子数组的每个元素都加1。

执行后P会变成：

[[1 1 0]
 [1 1 0]]

因为每一行的第0、1列都被加了1。

第二段代码：for i in range(len(r)): P[i, r[i]] += 1 #

这段是普通的循环遍历，逻辑是逐行精准对应：对第i行，只找到r[i]对应的那一列，给这个单个元素加1。

执行后P会变成：

[[1 0 0]
 [0 1 0]]

只有P[0,0]和P[1,1]被加了1，其他元素不受影响。

核心差异总结 #

• 第一段用花式索引时，[:, r]会把r作为列索引集，应用到每一行，相当于对每一行都做一次r列的批量操作。
• 第二段的循环是行与列一一绑定：第i行只操作第r[i]列，是逐个元素的定向修改。

简单说，前者是“每一行都给r里的所有列加1”，后者是“第i行给第r[i]列加1”，完全不是一个逻辑~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vasile Alecsandri