Python 索引列表值列表上的Numpy加权平均

我试图用两个成对的列表得到平均值-索引，值

对于那些不明白我在说什么的人来说，仅仅计算项目编号似乎类似于

np.bincount

。但就我而言，取平均值而不是计数

比如说,

input:
i = [0,  1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]
v = [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

what I want:
a = [10, 8.5, 6, 2.5]

# 10  for average of values whose i = 0: 10
# 8.5 for average of values whose i = 1: 9, 8
# 6   for average of values whose i = 2: 7, 6, 5
# 2.5 for average of values whose i = 3: 4, 3, 2, 1

当然我知道有最简单的方法，使用FOR循环。
但我的实际i和v是

numpy.ndarray

，其项目编号约为数百万。
它花费了很长的时间（大约需要几分钟，但我必须反复迭代）

我刚试过一些东西，但没用。也许有人会因此而笑：P

a = np.zeros(4)
a[i] += v
a /= np.bincount(i)
# I hope that "each v" is added to a["each i"], divided each numbers

这是我最后一个不想被使用的希望，比如LOOP：

a = np.zeros(num_length, dtype=np.half)
n = np.zeros(num_length, dtype=np.int16)

for index, value in zip(i, v):
    a[index] += value
    n[index] += 1

a /= n

---

简单地说：

np.bincount（i，v）/np.bincount（i）

。哇。。。。多简单的方法啊。。。。谢谢！简单地说：

np.bincount（i，v）/np.bincount（i）

。哇。。。。多简单的方法啊。。。。谢谢！