如果第一个匹配二维数组，Numpy 添加第二个值

Question

所以我有一个 numpy 数组：array([[2.   , 0.125],       [3.   , 0.125],       [3.   , 0.125],       [4.   , 0.125],       [4.   , 0.125],       [5.   , 0.125],       [5.   , 0.125],       [6.   , 0.125]])如果第一个匹配如下，我想将这些条目合并在一起：array([[2.   , 0.125],       [3.   , 0.25 ],       [4.   , 0.25 ],       [5.   , 0.25 ],       [6.   , 0.125]])他们是一种无需循环即可解决此问题的方法吗？

Answer 1

您可以为此使用numpy.bincount 。

import numpy as np

a = np.array([[2.   , 0.125],

              [3.   , 0.125],

              [3.   , 0.125],

              [4.   , 0.125],

              [4.   , 0.125],

              [5.   , 0.125],

              [6.   , 0.125],

              [5.   , 0.125]],

)

def groupby(a):

    """

    >>> groupby(a)

    array([[2.   , 0.125],

           [3.   , 0.25 ],

           [4.   , 0.25 ],

           [5.   , 0.25 ],

           [6.   , 0.125]])

    """

    values, indices = np.unique(a[:, 0], return_inverse=True)

    sum = np.bincount(indices, weights=a[:, 1])

    return np.c_[values, sum]

Answer 2

如果您考虑其他套餐，pandas是一个不错的选择：

pd.DataFrame(a).groupby([0])[1].sum()

输出：

0

2.0    0.125

3.0    0.250

4.0    0.250

5.0    0.250

6.0    0.125

Name: 1, dtype: float64