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<分区>
我有一个空数组:
empty = np.array([0, 0, 0, 0, 0])
一个索引数组对应于我的空数组中的位置
ind = np.array([2, 3, 1, 2, 4, 2, 4, 2, 1, 1, 1, 2])
和一组值
val = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
我想根据'ind'给定的位置将'val'中的值添加到'empty'中。
非向量化的解决方案是:
for i, v in zip(ind, val): maps[i] += v
>>> maps
[ 0. 4. 5. 1. 2.]
我的实际数组是多维的并且很长，所以我有一个需要速度我真的想要一个向量化的解决方案，或者一个非常快的解决方案。
注意这不起作用:
maps[ind] += val
>>> maps
array([ 0., 1., 1., 1., 1.])
我会非常感谢在 python 2.7、3.5、3.6 中没有问题的解决方案
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！