NumPy, сокращение от Numerical Python, — это мощная библиотека Python для научных вычислений. Он предоставляет эффективные структуры данных и функции для выполнения математических операций с большими массивами и матрицами. Одной из распространенных задач при работе с массивами NumPy является добавление нескольких значений в один и тот же индекс. В этой статье мы рассмотрим различные методы решения этой задачи, используя простой язык и практические примеры кода.

Метод 1: использование оператора +=
Оператор +=в NumPy позволяет нам кратко добавлять несколько значений к одному и тому же индексу массива. Давайте посмотрим пример:

import numpy as np
arr = np.zeros(5)  # Create an array of zeros
indices = [1, 3, 4]
values = [10, 20, 30]
arr[indices] += values
print(arr)

Выход:

[ 0. 10.  0. 20. 30.]

Метод 2: использование функции np.add.at
Другой способ добавить несколько значений в один и тот же индекс — использовать функцию np.add.at. Эта функция позволяет нам указать индексы, в которые мы хотим добавить значения, и выполняет сложение за нас. Вот пример:

import numpy as np
arr = np.zeros(5)  # Create an array of zeros
indices = [1, 3, 4]
values = [10, 20, 30]
np.add.at(arr, indices, values)
print(arr)

Выход:

[ 0. 10.  0. 20. 30.]

Метод 3: использование цикла
Если вы предпочитаете более явный подход, вы можете использовать цикл для перебора индексов и добавления значений одно за другим. Хотя этот метод может быть медленнее для больших массивов, он обеспечивает большую гибкость. Вот пример:

import numpy as np
arr = np.zeros(5)  # Create an array of zeros
indices = [1, 3, 4]
values = [10, 20, 30]
for i, val in zip(indices, values):
    arr[i] += val
print(arr)

Выход:

[ 0. 10.  0. 20. 30.]

В этой статье мы рассмотрели три разных метода добавления нескольких значений к одному и тому же индексу в массиве NumPy. Оператор +=обеспечивает краткий способ выполнения этой операции, а функция np.add.atпредлагает более явный подход. Если вам требуется больший контроль или у вас есть особые условия, использование цикла может быть подходящим вариантом. Освоив эти методы, вы сможете эффективно манипулировать массивами NumPy и выполнять сложные вычисления.