对numpy数组中的分组项求和，而不进行循环

在numpy中，可以使用np.unique()函数获取数组中的唯一值，并使用np.sum()函数对分组项进行求和，而不需要进行循环。

下面是一个完整的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个numpy数组
arr = np.array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
values = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80])

# 使用np.unique()函数获取唯一值和对应的索引
unique_values, unique_indices = np.unique(arr, return_inverse=True)

# 使用np.bincount()函数对分组项进行求和
sums = np.bincount(unique_indices, weights=values)

print(sums)

输出结果为：

[30 70 110 150]

在这个例子中，我们首先使用np.unique()函数获取了数组arr中的唯一值和对应的索引。然后，我们使用np.bincount()函数对索引进行计数，并使用weights参数将对应的值values传递进去，实现对分组项的求和。最后，我们得到了每个分组项的求和结果。

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