np.add.at和np.negative.at

np.add.at

np.at(a, indices, b=None, /),这个方法等价于 a[indices] += b。在有限元程序中合成总纲或者总载荷的时候是个不错的方法。（对应的位置按照索引加到总纲矩阵里）

#将相同的值加在不同的位置上
import numpy as np
a = np.zeros(6)
indices = np.array([[0,1,2],[1,2,3]])
print(a)
print(indices)

[0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[[0 1 2][1 2 3]]

np.add.at(a,indices,1)
print(a)

[1. 2. 2. 1. 0. 0.]

#将一组不同的值对应的加在相应不同的位置上，下面的示例是将c按照索引b分别加在a上，这个时候要求c和b形状相同
a = np.zeros(6)
indices = np.array([[0,1,2],[1,2,3]])
c = np.array([[1,1,1],[2,2,2]])np.add.at(a,indices,c)
print(a)

[1. 3. 3. 2. 0. 0.]

np.negative.at

这个方法等价于 a[indices] = -a[indices]

a = np.array([1, 2, 3, 4])
np.negative.at(a, [0, 1])
a

array([-1, -2,  3,  4])

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