假设我有一个数组：
Values = np.array([0.221,0.35,25.9,54.212,0.0022])
Indices = np.array([22,10,11,22,10])
我想将“值”的元素添加在一起，这些元素在“索引”中共享相同的数字。
换句话说，我想要的输出是：
Total = np.array([0.221+54.212,0.35+0.002,25.9])
Index = np.array([22,10,11])
我一直在尝试使用np.unique无济于事。不太明白这一点！
我们可以使用np.unique其可选的argreturn_inverse来基于其中的唯一性获取ID Indices，然后将其与bincount用于合并（基于ID的）总和，从而像这样解决它-
Index,idx = np.unique(Indices, return_inverse=True)
Total = np.bincount(idx, Values)
给定样本的输出-
In [32]: Index
Out[32]: array([10, 11, 22])
In [33]: Total
Out[33]: array([ 0.3522, 25.9 , 54.433 ])
或者，我们可以使用pandas.factorize来获得唯一的ID，然后再获得bincount，如先前所示。因此，第一步可以被这样的东西代替-
import pandas as pd
idx,Index = pd.factorize(Indices)
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