Python 基于第二个数组查找一个数组中的项

我有两个数组

A

和

B

：

A=array([[ 5.,  5.,  5.],
         [ 8.,  9.,  9.]])
B=array([[ 1.,  1.,  2.],
         [ 3.,  2.,  1.]])

如果

B

中有一个“1”，我想对

a

中相同的行和列位置求和

举个例子，这个答案是5+5+9=10

我希望这种情况持续2,3…n（B中的所有唯一值）

所以对于2的。。。它将是9+5=14，对于3，它将是8

我使用以下方法找到了唯一的值：

numpy.unique(B)

---

我意识到这需要采取多个步骤，但我不能真正用索引矩阵将另一个矩阵中的位置相加。

对于每个唯一值

x

，您可以这样做

A[B == x].sum()

例如：

>>> A[B == 1.0].sum()
19.0

[（val，np.sum（A[B==val]）for val in np.unique（B）]

提供元组列表，其中第一个元素是B中的唯一值之一，第二个元素是A中的元素之和，其中B中的对应值就是该值

>>> [(val, np.sum(A[B==val])) for val in np.unique(B)]
[(1.0, 19.0), (2.0, 14.0), (3.0, 8.0)]

关键是您可以使用

A[B==val]

在B等于val的位置访问A中的项

---

编辑：如果您只需要求和，只需对np.unique（B）中的val执行

[np.sum（A[B==val]）

我会使用numpy掩码数组。这些是标准的numpy数组，带有一个与之关联的掩码，用于阻止某些值。这个过程非常简单，使用

numpy.ma.masked_array(data, mask)

其中，掩码是通过使用掩码函数生成的

mask = numpy.ma.masked_not_equal(B, 1).mask

而数据是一种

for i in numpy.unique(B):
    print numpy.ma.masked_array(A, numpy.ma.masked_not_equal(B, i).mask).sum()

19.0
14.0
8.0

---

我认为

numpy.bincount

就是你想要的。如果B是一个小整数数组，如示例中所示，则可以执行以下操作：

import numpy
A = numpy.array([[ 5.,  5.,  5.],
                 [ 8.,  9.,  9.]])
B = numpy.array([[ 1,  1,  2],
                 [ 3,  2,  1]])
print numpy.bincount(B.ravel(), weights=A.ravel())
# [  0.  19.  14.   8.]

或者，如果B除了小整数之外还有别的整数，你可以这样做

import numpy
A = numpy.array([[ 5.,  5.,  5.],
                 [ 8.,  9.,  9.]])
B = numpy.array([[ 1.,  1.,  2.],
                 [ 3.,  2.,  1.]])
uniqB, inverse = numpy.unique(B, return_inverse=True)
print uniqB, numpy.bincount(inverse, weights=A.ravel())
# [ 1.  2.  3.] [ 19.  14.   8.]

我发现了一个老问题

其中一个

在您的情况下，可以展平阵列

aflat = A.flatten()
bflat = B.flatten()
sum_by_group(aflat, bflat)

---

我想你的意思是

5+5+9=19

：-）这正是我想要的，但由于某种原因，我一直得到“数组不能安全地转换为所需类型”你知道我为什么会一直得到这个错误吗？谢谢@BagoNevermind，我认为这是因为它是一个浮点而不是一个int。不过我确实喜欢这个输出，因为如果没有匹配项，我需要它有一个“0”，这样列间距就不会超出范围。您可以始终执行numpy.bincount（B.ravel（）.astype（'int'），weights=a.ravel（））如果你有一个浮点数数组，你知道可以安全地将其转换为int。我将如何得到输出：

[0.19.14.8.]

，这是否也会将0放在数组B中没有任何内容的位置？@Ericscobar，请参阅我编辑过的答案。如果您希望0表示B中缺少的元素，则需要更加具体。显然，有无限多的值不存在于B中，所以你需要说出你期望在B中出现的值。

aflat = A.flatten()
bflat = B.flatten()
sum_by_group(aflat, bflat)