Python 根据索引数组求和值

我有两个维度相同的数组：

a = np.array([ 1,  1, 2,  0, 0, 1])
b = np.array([50, 51, 6, 10, 3, 2])

我想根据

a

中的索引对

b

的元素求和

我想要的矩阵的

i

th元素将是所有值的总和

b[j]

，这样

a[j]==i

所以结果应该是一个三维数组，

[10+3,50+51+2,6]

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有什么好办法吗？我有一些非常大的数组，我需要在多个维度上像这样求和，因此执行显式循环并不方便。

如果您不使用numpy，可以使用以下简单的方法：

res = [0]*len(set(a))
for i, v in enumerate(b):
    res[a[i]] += v

假设

a

中的索引始终是基于0的连续序列。

有一个

权重

参数，它正好满足您的需要：

In [36]: np.bincount(a, weights=b)
Out[36]: array([  13.,  103.,    6.])

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你能解释一下程序吗？三维空间？也许有点不清楚？@Anmol_uppal我相信另一种说法是OP希望将

b

中的元素分组，使用它们在

a

中的位置对应元素作为唯一标识符，然后计算每个唯一标识符在

b

中的元素之和。是的。我添加了一个澄清的句子。@Bill查看@njzk2的答案-它本身不是一个

numpy

解决方案，但似乎很容易用一个接受

a

和

b

作为参数的函数来概括。我认为使用np（numpy）询问这个问题的意义这是为了避免Python在数组上迭代，并使用Numpy向量函数快速完成这项工作。每当您迭代使用Numpy数组时，您可能会受到巨大的性能损失。@JimDennis:我经常尝试建议一种替代Numpy函数的方法，以防有人不使用它。（但我同意你的看法，当使用numpy时，请使用numpy）谢谢，这正是我想要的。此外，在

b

维度高于a的情况下，还可以使用

apply_沿_轴

和

bincount

。