Python 以NumPy为单位的加权计数

在numpy中是否有任何方法可以矢量化以下操作

a=np.零（3）
idx=np.array（[1,0,1]）
val=np.array（[1,2,3]）
对于zip中的i，v（idx，val）：
a[i]+=v
#a=[2,4,0]

以下代码无法按预期工作

a=np.零（3）
idx=np.array（[1,0,1]）
val=np.array（[1,2,3]）
a[idx]+=val
#错误答案：a=[2,3,0]

我们可以使用设置

val

作为权重：

np.bincount(idx, weights=val, minlength=len(idx)).astype(int)
#array([2, 4, 0])

---

事实上，这正是问题中的共同点。通过将

重量

添加到

np.bincount

，而不是：

np.bincount(idx, minlength=len(idx)) 
# array([1, 2, 0], dtype=int64)

这与获取计数相同：

for i in idx:
    a[i] += 1

print(a)
# array([1., 2., 0.])

我们有一个

out[n]+=weight[i]

：

for i, v in zip(idx, val):
    a[i] += v

print(a)
# array([2., 4., 0.])

---

问题当然存在于重复索引中，但我有点惊讶地发现这并没有达到明显的效果。是的，它在实践中很容易被忽略。如果你想保留整数，请添加

。astype（int）

。你的意思是

meanlength=len（a）

？True@jan返回的值是带权重的浮点值。bincount的结果是

a

IIUC，您只需将其设置为迭代的值的长度（zip中的iterables）@quangHi，@yatu感谢您的回答。当我添加到问题中时，您能想出一种方法来优雅地获得所需的

idx

和

val

吗？