python forループと3次元numpy行列の加算との等価性

Question

forループからベクトル化numpy操作への非常に簡単な移行では、バグを把握することはできません。それは2D行列間の単純な加算であるので、コードは以下の

for null_pos in null_positions: 
     np.add(singletree[null_pos, parent.x, :, :], 
      posteriors[parent.u, null_pos, :, :], 
      out=singletree[null_pos, parent.x, :, :]) 

で、私は3Dに加え

np.add(singletree[null_positions, parent.x, :, :], 
      posteriors[parent.u, null_positions, :, :], 
      out=singletree[null_positions, parent.x, :, :]) 

に一般化することは、結果が異なって表示されます、です！なぜ見えますか？

ありがとうございます！

更新：

singletree[null_positions, parent.x, :, :] = \ 
      posteriors[parent.u, null_positions, :, :] + 
      singletree[null_positions, parent.x, :, :] 

が問題を解決しているようです。これは、追加操作に関して何が違うのですか？

Answer 1

問題はbasic indexingとは対照的に、あなたは（advanced indexingを使用しているので、渡すout=singletree[null_positions, parent.x, :, :]を返す、singletreeの一部のコピーを作成していることである（離れて新しい行列を割り当てるから、私は、意味的な側面に興味があります）ビュー）。したがって、結果はまったく異なる配列に書き込まれ、元の配列は変更されません。

ただし、you can use advanced indexing to assign valuesです。あなたの場合、最も推奨される構文は次のようになります：

singletree[null_positions, parent.x, :, :] += \ 
    posteriors[parent.u, null_positions, :, :] 

これは中間配列の使用を最小限に抑えるでしょう。