add.atの仕様について

前提・実現したいこと

Numpyの初心者です。ユニバーサル関数を使って加算のブロードキャストを行うため,add.atを利用しようと思っていました。以下のコードはaとbとで両者とも等価と思っていたのですが、結果は異なります。なぜなのかご教示いただける方、教えて下さい。単なる勘違いかもしれません。そもそもadd.atの仕様はhttps://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ufunc.at.html読んでも詳しく書かれていません。

該当のソースコード

Python
1>>> a=np.ones((3,3))
2>>> np.add.at(a, [[0,2],[1,1]],1)
3>>> a
4array([[1., 2., 1.],
5       [1., 1., 1.],
6       [1., 2., 1.]])
7>>> idx=np.array([[0,2],[1,1]])
8>>> b=np.ones((3,3))
9>>> np.add.at(b, idx,1)
10>>> b
11array([[2., 2., 2.],
12       [3., 3., 3.],
13       [2., 2., 2.]])

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

this method is equivalent to a[indices] += b, except that results are accumulated for elements that are indexed more than once.

の部分を読み解くと異なっていることは納得できます。

python
1>>> a = np.arange(9).reshape(3,3)
2>>> print(a)
3[[0 1 2]
4 [3 4 5]
5 [6 7 8]]
6>>> print(a[[0,2],[1,1]])
7[1 7]
8>>> idx = np.array([[0,2],[1,1]])
9>>> b = np.arange(9).reshape(3,3)
10>>> print(b[idx])
11[[[0 1 2]
12  [6 7 8]]
13
14 [[3 4 5]
15  [3 4 5]]]

print(a([[0,2],[1,1]]))とprint(b[idx])は同じではないですね。

仕様は作成者が決めてているはずですが、検索して見たのですが分かりません。試してみたところでは、以下の様な仕様のようです。

python
1>>> idx = np.array([[0,2],[1,1]])
2>>> b = np.arange(9).reshape(3,3)
3>>> print(b)
4[[0 1 2]
5 [3 4 5]
6 [6 7 8]]
7>>> np.add.at(b, idx,1)
8>>> b
9array([[1, 2, 3],
10       [5, 6, 7],
11       [7, 8, 9]])
12>>> c = np.arange(9).reshape(3,3)
13>>> np.add.at(c, idx.flatten(),1)
14>>> c
15array([[1, 2, 3],
16       [5, 6, 7],
17       [7, 8, 9]])
18>>> d = np.arange(9).reshape(3,3)
19>>> np.add.at(d, [0, 2, 1, 1],1)
20>>> d
21array([[1, 2, 3],
22       [5, 6, 7],
23       [7, 8, 9]])