假设我有一个Numpy数组,如下所示:1,2,3,4,5,6另一个数组:0,0,1,2,2,1我希望按组(第二个数组)对第一个数组中的项进行求和,并以组号顺序获得n组结果(在本例中,结果将是3、9、9)。我该怎么做?
发布于 2018-03-26 15:41:41
有不止一种方法可以做到这一点,但这里有一种方法:
import numpy as np
data = np.arange(1, 7)
groups = np.array([0,0,1,2,2,1])
unique_groups = np.unique(groups)
sums = []
for group in unique_groups:
sums.append(data[groups == group].sum())
向量化,这样就根本没有for循环了,但我建议您不要这样做。它变得不可读,并且需要两个2D临时数组,如果您有大量的数据,这可能需要大量的内存。
import numpy as np
data = np.arange(1, 7)
groups = np.array([0,0,1,2,2,1])
unique_groups = np.unique(groups)
# Forgive the bad naming here...
# I can't think of more descriptive variable names at the moment...
x, y = np.meshgrid(groups, unique_groups)
data_stack = np.tile(data, (unique_groups.size, 1))
data_in_group = np.zeros_like(data_stack)
data_in_group[x==y] = data_stack[x==y]
sums = data_in_group.sum(axis=1)
发布于 2018-03-26 17:06:12
这是一种矢量化的方法,它基于numpy.unique的实现来完成这个和。根据我的时间表,它比循环法快500倍,比直方图法快100倍。
def sum_by_group(values, groups):
order = np.argsort(groups)
groups = groups[order]
values = values[order]
values.cumsum(out=values)
index = np.ones(len(groups), 'bool')
index[:-1] = groups[1:] != groups[:-1]
values = values[index]
groups = groups[index]
values[1:] = values[1:] - values[:-1]
return values, groups
https://stackoverflow.com/questions/-100003697
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