Numpy中依据另一个数组对数组数据进行求和

Numpy中依据另一个数组对数组数据进行求和

在本文中,我们将介绍如何使用Numpy中的函数来简单地依据另一个数组对数组数据进行求和。

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问题描述

假设我们有两个数组,一个为数据数组A,一个为索引数组B,其中B中的值为A中数据所属类别的索引。我们想要依据B中的类别索引对A进行求和,得到每个类别的数据之和。

例如,我们有以下两个数组:

import numpy as np

# 数据数组A
A = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 索引数组B
B = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
Python

在这个例子中,B中的0表示A中的1和4属于同一个类别,1表示A中的2和5属于同一个类别,2表示A中的3和6属于同一个类别。

解决方案

我们可以使用Numpy中的bincount函数来对数据进行求和。该函数接受一个整数数组,并返回一个数组,其中每个元素表示整数数组中对应索引出现的次数,即各类别的元素数量,此处用于A数组的数据分组一类统计。

我们首先将B数组作为bincount函数的输入,其返回值将表示每个类别的元素数量。随后,我们将这些数量乘以A中符合该类别条件的元素,再对结果进行求和,即可得到每个类别的数据之和。这里的原理就是:通过B的索引值对同一类别数据编号,然后以这个编号为下标在统计每一类别数据的数量时也将所有属于这个类别的数值累加起来,最终得到的便是每个类别下的所有元素的和。

以下是代码实现:

# 使用bincount统计B中每个索引出现的次数,并作为权重按类别单独累加对应的A数组元素值
result = np.bincount(B, weights=A)

# 输出结果
print(result)

# 输出结果
# array([ 5.,  7.,  9.])
Python

在这个例子中,result数组中的第0个元素表示A中属于类别0的元素之和,第1个元素表示A中属于类别1的元素之和,第2个元素表示A中属于类别2的元素之和。

总结

在本文中,我们简要介绍了如何使用Numpy中的函数依据另一个数组对数组数据进行求和。这种技术对于分组统计数据非常有用,还可以扩展到更复杂的数据操作中。

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