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如何使用分组求和将值插入numpy数组

使用分组求和将值插入NumPy数组可以通过以下步骤实现:

  1. 导入NumPy库:
代码语言:txt
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import numpy as np
  1. 创建一个空的NumPy数组:
代码语言:txt
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arr = np.array([])
  1. 定义一个分组键(可以是任意可迭代对象,如列表或NumPy数组):
代码语言:txt
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grouping_key = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]
  1. 定义一个待插入的值的列表(长度与分组键相同):
代码语言:txt
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values = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
  1. 使用NumPy的unique函数获取唯一的分组键:
代码语言:txt
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unique_keys = np.unique(grouping_key)
  1. 使用NumPy的split函数按照分组键拆分值列表:
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split_values = np.split(values, np.cumsum(np.unique(grouping_key, return_counts=True)[1])[:-1])
  1. 使用NumPy的sum函数对每个分组的值进行求和:
代码语言:txt
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summed_values = np.array([np.sum(group) for group in split_values])
  1. 使用NumPy的concatenate函数将求和后的值插入到原始的空数组中:
代码语言:txt
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arr = np.concatenate([arr, summed_values])

完整代码示例:

代码语言:txt
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import numpy as np

# 创建一个空的NumPy数组
arr = np.array([])

# 定义分组键和值列表
grouping_key = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]
values = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

# 获取唯一的分组键
unique_keys = np.unique(grouping_key)

# 拆分值列表
split_values = np.split(values, np.cumsum(np.unique(grouping_key, return_counts=True)[1])[:-1])

# 对每个分组求和
summed_values = np.array([np.sum(group) for group in split_values])

# 插入求和结果到原始数组
arr = np.concatenate([arr, summed_values])

print(arr)

这是一个基本的示例,展示了如何使用分组求和将值插入NumPy数组。根据实际需求和数据结构,你可能需要进行一些适当的调整。请注意,此示例代码不涉及任何特定的云计算相关内容。

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