给定一个NumPy数组和一个多对一映射数组，计算聚合映射值的最快方法是什么

给定一个NumPy数组和一个多对一映射数组，计算聚合映射值的最快方法是使用NumPy的向量化操作。具体步骤如下：

1. 首先，将多对一映射数组转换为一个字典，其中键是映射数组的唯一值，值是对应的聚合映射值。
2. 然后，使用NumPy的np.vectorize函数创建一个向量化的函数，该函数将输入数组的每个元素替换为对应的聚合映射值。
3. 最后，将原始的NumPy数组传递给向量化的函数，即可得到聚合映射值的结果数组。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 给定NumPy数组和多对一映射数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mapping = np.array([1, 2, 1, 2, 1])

# 将多对一映射数组转换为字典
mapping_dict = {k: v for k, v in zip(np.unique(mapping), np.unique(arr))}

# 创建向量化函数
vectorized_func = np.vectorize(lambda x: mapping_dict[x])

# 计算聚合映射值
result = vectorized_func(mapping)

print(result)

在这个例子中，我们假设多对一映射数组mapping中的唯一值为1和2，对应的聚合映射值为1和2。最终的结果将会是[1, 2, 1, 2, 1]。

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