Python 3.x 如何将一个numpy数组的标签分配给另一个numpy数组并相应地分组？

我有以下标签

>>> lab
array([2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 1])

我想将此标签分配给另一个numpy数组，即

>>> arr
array([[81,  1,  3, 87],  # 2
       [ 2,  0,  1,  0],  # 2
       [13,  6,  0,  0],  # 2
       [14,  0,  1, 30],  # 2
       [ 0,  0,  0,  0],  # 2
       [ 0,  0,  0,  0],  # 3
       [ 0,  0,  0,  0],  # 3
       [ 0,  0,  0,  0],  # 0
       [ 0,  0,  0,  0],  # 0
       [ 0,  0,  0,  0],  # 0 
       [ 0,  0,  0,  0],  # 0
       [13,  2,  0, 11]]) # 1

---

并添加第0组、第1组、第2组、第3组的元素？

如果相等值的标签是连续的，如示例所示，则可以使用：

如果它们不连续，则使用对齐数组和标签，使相同值的标签彼此相邻：

>>> i = np.argsort(lab)
>>> lab, arr = lab[i], arr[i, :] # aligns array and labels such that labels
>>> lab                          # are sorted and equal labels are contiguous
array([0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3])
>>> idx = np.r_[0, 1 + np.where(lab[1:] != lab[:-1])[0]]
>>> np.add.reduceat(arr, idx)
array([[  0,   0,   0,   0],  # 0
       [ 13,   2,   0,  11],  # 1
       [110,   7,   5, 117],  # 2
       [  0,   0,   0,   0]]) # 3

或者使用：

---

或者使用

np.diff

：

idx=np.append（0，np.nonzero（np.diff（lab））[0]+1

。但是这个使用np.diff的代码不适用于lab=[1，1，1，0，1，2，3，0，0，0，1，2]@Aparna耶

np.diff

一个只适用于标签连续的情况。如果标签不连续，还有其他方法吗？

>>> i = np.argsort(lab)
>>> lab, arr = lab[i], arr[i, :] # aligns array and labels such that labels
>>> lab                          # are sorted and equal labels are contiguous
array([0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3])
>>> idx = np.r_[0, 1 + np.where(lab[1:] != lab[:-1])[0]]
>>> np.add.reduceat(arr, idx)
array([[  0,   0,   0,   0],  # 0
       [ 13,   2,   0,  11],  # 1
       [110,   7,   5, 117],  # 2
       [  0,   0,   0,   0]]) # 3

>>> pd.DataFrame(arr).groupby(lab).sum().values
array([[  0,   0,   0,   0],
       [ 13,   2,   0,  11],
       [110,   7,   5, 117],
       [  0,   0,   0,   0]])