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：

导入NumPy库：

import numpy as np

创建一个空的NumPy数组：

arr = np.array([])

定义一个分组键（可以是任意可迭代对象，如列表或NumPy数组）：

grouping_key = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]

定义一个待插入的值的列表（长度与分组键相同）：

values = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

使用NumPy的unique函数获取唯一的分组键：

unique_keys = np.unique(grouping_key)

使用NumPy的split函数按照分组键拆分值列表：

split_values = np.split(values, np.cumsum(np.unique(grouping_key, return_counts=True)[1])[:-1])

使用NumPy的sum函数对每个分组的值进行求和：

summed_values = np.array([np.sum(group) for group in split_values])

使用NumPy的concatenate函数将求和后的值插入到原始的空数组中：

arr = np.concatenate([arr, summed_values])

完整代码示例：

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。