On Saturday, February 23, 2013 00:45:55 Brett Olsen wrote:
a = np.ones(30)
idx = np.array([2, 3, 2])
a += 2 * np.bincount(idx, minlength=len(a))
a
array([ 1., 1., 5., 3., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
On Sat, Feb 23, 2013 at 4:51 PM, Jose Amoreira ljmamore...@gmail.com wrote:
On Saturday, February 23, 2013 00:45:55 Brett Olsen wrote:
a = np.ones(30)
idx = np.array([2, 3, 2])
a += 2 * np.bincount(idx, minlength=len(a))
a
array([ 1., 1., 5., 3., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
Hi all,
I dont want to run a loop for this but it should be possible using numpy
smart ways.
a = np.ones(30)
idx = np.array([2,3,2]) # there is a duplicate index of 2
a += 2
a
array([ 1., 1., 3., 3., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
Sorry typo :
a = np.ones(30)
idx = np.array([2,3,2]) # there is a duplicate index of 2
a[idx] += 2
On Fri, Feb 22, 2013 at 8:35 PM, santhu kumar mesan...@gmail.com wrote:
Hi all,
I dont want to run a loop for this but it should be possible using numpy
smart ways.
a = np.ones(30)
idx =
a = np.ones(30)
idx = np.array([2, 3, 2])
a += 2 * np.bincount(idx, minlength=len(a))
a
array([ 1., 1., 5., 3., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.,
1., 1., 1., 1.])
As for speed:
def loop(a, idx):