np.add.at
时间: 2023-10-03 15:02:20 浏览: 68
`np.add.at`是NumPy中的一个函数,用于对数组的特定位置执行加法操作。它的语法如下:
```
numpy.add.at(arr, indices, value)
```
其中,`arr`是要进行加法操作的数组,`indices`是一个整数或整数数组,指定了要对哪些位置进行加法操作,`value`是要加的值。这个函数会根据`indices`中指定的位置,将`value`加到`arr`中对应的位置上。
需要注意的是,如果`indices`中有重复的位置,那么这些位置上的值会被累加。此外,`np.add.at`是原地操作,也就是说它会改变`arr`数组本身,而不是返回一个新的数组。
相关问题
对于一个16x16的数组,如何得到一个区域(block-sum)的和(区域大小为4x4)? (提示: np.add.reduceat)
我们可以使用 numpy 库中的 add.reduceat 函数来计算一个区域(block-sum)的和。具体步骤如下:
首先,将原始数组转换为一个 4x4 的二维数组。这可以通过 reshape 函数实现:
```python
arr = np.arange(256).reshape((16, 16))
block_arr = arr.reshape((4, 4, 4, 4))
```
然后,我们可以使用 add.reduceat 函数计算每个区域(block-sum)的和。这个函数需要两个参数:要计算的数组和一个包含计算位置的索引数组。在我们的例子中,我们需要计算行和列的和,因此我们需要两个索引数组:一个用于计算行的和,另一个用于计算列的和。
```python
row_idx = np.arange(0, 16, 4)
col_idx = np.arange(0, 16, 4)
row_sum = np.add.reduceat(block_arr, row_idx, axis=1)
block_sum = np.add.reduceat(row_sum, col_idx, axis=2)
```
注意,我们在第二个参数中使用了 row_idx 和 col_idx 数组。这些数组指定了要计算的位置,即每个区域的开头位置。在我们的例子中,row_idx 包含 [0, 4, 8, 12],意味着我们将计算第 0、1、2、3 行的和,而 col_idx 包含 [0, 4, 8, 12],意味着我们将计算第 0、1、2、3 列的和。
最后,我们得到了一个 4x4 的数组,其中每个元素都是一个区域(block-sum)的和。
np.expand_dims
The numpy function np.expand_dims() is used to add an extra dimension to an existing numpy array.
Syntax:
```python
np.expand_dims(arr, axis)
```
Parameters:
- arr: the numpy array to be expanded
- axis: the axis along which the new dimension will be added. If axis is not specified, a new dimension will be added at the beginning of the array.
Returns:
- A new numpy array with the same data as the original array, but with an additional dimension inserted.
Example:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr.shape) # Output: (3,)
# Add a new dimension to the array
new_arr = np.expand_dims(arr, axis=0)
print(new_arr.shape) # Output: (1, 3)
# Add a new dimension to the array at the end
new_arr2 = np.expand_dims(arr, axis=1)
print(new_arr2.shape) # Output: (3, 1)
```
In this example, we first define a numpy array `arr` with shape (3,). We then use np.expand_dims() to add a new dimension to the array at axis=0 and axis=1. The resulting arrays are `new_arr` with shape (1, 3) and `new_arr2` with shape (3, 1).