Numpy: उन्नत अनुक्रमण में एक नया जबरदस्त बग?

को निर्मित 30 मार्च 2017 · 3टिप्पणियाँ · स्रोत: numpy/numpy

यह एक बग है

train = np.zeros([26,26])
train2 = np.zeros([26,26])
tmp = [1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,5,6]
train[tmp[0:-1], tmp[1:]] += 1
for i in range(len(tmp)-1):
    train2[tmp[i], tmp[i+1]] += 1
print(np.sum(train - train2))

आउटपुट -5 . है
मुझे लगता है कि train बराबर नहीं है train2 जब tmp में कुछ डुप्लिकेट टुपल्स होते हैं। क्या सुन्न टुकड़े करने में कुछ गड़बड़ है।

53 - Invalid

स्रोत

Levstyle

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सबसे उपयोगी टिप्पणी

आप जानते हैं कि आप "एक ही स्थिति" पर दो बार लिखने का प्रयास कर रहे हैं, उदाहरण के लिए [1, 2] । दुर्भाग्य से (या सौभाग्य से, दृष्टिकोण के आधार पर) जो काम नहीं करता है।

लेकिन आप np.add.at उपयोग कर सकते हैं जो डॉक्स के अनुसार "इसके अलावा ufunc के लिए, यह विधि एक [सूचकांक] + = बी के बराबर है, सिवाय इसके कि परिणाम उन तत्वों के लिए जमा होते हैं जिन्हें एक से अधिक बार अनुक्रमित किया जाता है।":

train = np.zeros([26,26])
np.add.at(train, [tmp[:-1], tmp[1:]], 1)

MSeifert04 30 मार्च 2017

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सभी 3 टिप्पणियाँ

आपको भी।

RogerMonkey 30 मार्च 2017

train = np.zeros([26,26])
np.add.at(train, [tmp[:-1], tmp[1:]], 1)

MSeifert04 30 मार्च 2017

👍3

धन्यवाद!

Levstyle 30 मार्च 2017

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