Numpy: 고급 인덱싱의 새로운 엄청난 버그?

에 만든 2017년 03월 30일 · 3코멘트 · 출처: numpy/numpy

이것은 버그입니다.

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))

출력은 -5
tmp 중복 튜플이 있을 때 train 가 train2 같지 않다는 것을 알았습니다. numpy 슬라이싱에 문제가 있습니까?

53 - Invalid

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Levstyle

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가장 유용한 댓글

"같은 위치"에 두 번 쓰려고 한다는 것을 알고 있습니다(예 [1, 2] . 불행히도 (또는 다행스럽게도 관점에 따라) 작동하지 않습니다.

그러나 np.add.at 를 사용할 수 있습니다. 문서에 따르면 "ufunc 추가의 경우 이 방법은 두 번 이상 인덱싱된 요소에 대해 결과가 누적된다는 점을 제외하면 a[indices] += b와 동일합니다.":

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

MSeifert04 에 2017년 03월 30일

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모든 3 댓글

당신에게도 마찬가지입니다.

RogerMonkey 에 2017년 03월 30일

"같은 위치"에 두 번 쓰려고 한다는 것을 알고 있습니다(예 [1, 2] . 불행히도 (또는 다행스럽게도 관점에 따라) 작동하지 않습니다.

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

MSeifert04 에 2017년 03월 30일

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감사 해요!

Levstyle 에 2017년 03월 30일

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