有没有一种方法可以使用np.put_along_axis，但将其添加到现有值而不是替换？
例如，在PyTorch中，这可以实现为：

import torch
frame = torch.zeros(3,2, dtype=torch.double)
updates = torch.tensor([[5,5], [10,10], [3,3]], dtype=torch.double)
indices = torch.tensor([[1,1], [1,1], [2,2]])

frame.scatter_add(0, indices, updates)
OUTPUT: [[0, 0], [15,15], [3,3]]

Numpy的put_along_axis将给予：

import numpy as np
frame = np.zeros(3,2)
updates = np.array([[5,5], [10,10], [3,3]])
indices = np.array([[1,1], [1,1], [2,2]])

np.put_along_axis(frame, indices, update)
OUTPUT: [[0, 0],[10, 10], [3,3]]