Python Numpy：通过另一个数组的唯一性（任意长度）查找一个数组中的对应关系

我有一个问题，我有两个数组，一个带有标识符，可以多次出现

import numpy as np
ind = np.random.randint(0,10,(100,))

另一个长度相同，包含一些信息，在这个例子中是布尔值，对于ind标识的每个元素。它们被相应地排序

dat = np.random.randint(0,2,(100,)).astype(np.bool8)

我正在寻找一种（更快的？）方法来完成以下工作：对所有元素的每个元素（由ind定义）执行np.any（）。每个元素出现的次数是随机的，如示例中所示。我现在做的是

result = np.empty(np.unique(ind))
for i,uni in enumerate(np.unique(ind)):
    result[i] = np.any(dat[ind==uni])

这有点慢。有什么想法吗？

方法#1

索引

ind

和

dat

要选择需要检查的箱子，请使用

np.bincount

获取装箱计数，并查看哪些箱子的发生次数多于一次-

result = np.bincount(ind[dat])>0

如果

ind

有负数，则用

min

值将其偏移-

ar = ind[dat]
result = np.bincount(ar-ar.min())>0

方法#2

另一个带有

np.unique

-

unq = np.unique(ind[dat])
n = len(np.unique(ind))
result = np.zeros(n,dtype=bool)
result[unq] = 1

我们可以使用

pandas

获得

n

：

import pandas as pd
n = pd.Series(ind).nunique()

方法#3

还有一个带有

索引的
-

ar = ind[dat]
result = np.zeros(ar.max()+1,dtype=bool)
result[ar] = 1

谢谢，这个很好用。我在使用#3，因为我的功能受到了限制，因为