numpy.ufunc.at#

метод

универсальная функция.в(a, индексы, b=None, /)#

Выполняет небуферизованную операцию на месте для операнда 'a' для элементов, указанных 'indices'. Для функции сложения этот метод эквивалентен a[indices] += b, за исключением того, что результаты накапливаются для элементов, индексированных более одного раза. Например, a[[0,0]] += 1 увеличит только первый элемент один раз из-за буферизации, тогда как add.at(a, [0,0], 1) увеличит первый элемент дважды.

Параметры:

aarray_like: Массив, над которым выполняется операция на месте.
индексыarray_like или кортеж: Объект индекса, подобный массиву, или объект среза для индексации первого операнда. Если первый операнд имеет несколько измерений, индексы могут быть кортежем объектов индекса, подобных массиву, или объектов среза.
barray_like: Второй операнд для ufunc, требующих двух операндов. Операнд должен быть транслируемым над первым операндом после индексации или среза.

Примеры

Установить элементы 0 и 1 в их отрицательные значения:

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> np.negative.at(a, [0, 1])
>>> a
array([-1, -2,  3,  4])

Увеличить элементы 0 и 1, и увеличить элемент 2 дважды:

>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> np.add.at(a, [0, 1, 2, 2], 1)
>>> a
array([2, 3, 5, 4])

Добавить элементы 0 и 1 из первого массива во второй массив и сохранить результаты в первом массиве:

>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> b = np.array([1, 2])
>>> np.add.at(a, [0, 1], b)
>>> a
array([2, 4, 3, 4])