np.ufunc.at用于2D阵列

Question

为了计算混淆矩阵(而不是精度(，可能需要对预测标签和真实标签进行循环。如果下一个代码并没有给出所需的结果，如何以numpy的方式执行？

>> a = np.zeros((5, 5))
>> indices = np.array([
[0, 0], 
[2, 2],
[4, 4],
[0, 0],
[2, 2],
[4, 4],
])
np.add.at(a, indices, 1)
>> a
>> array([
[4., 4., 4., 4., 4.],
[0., 0., 0., 0., 0.],
[4., 4., 4., 4., 4.],
[0., 0., 0., 0., 0.],
[4., 4., 4., 4., 4.]
])
# Wanted 
>> array([
[2., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 2., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 2.]
])

Answer 1

文档称If first operand has multiple dimensions, indices can be a tuple of array like index objects or slice objects.

使用下一个元组达到所需的结果。

np.add.at(a, (indices[:, 0], indices[:, 1]), 1)