此包包含在numpy ndarrays上进行索引操作的功能，提供高效的矢量化功能，如分组和设置操作。
numpy-indexed的Python项目详细描述
主页：https://github.com/eelchoogendoorn/numpy嫒arraysetops嫒ep
作者：eelco hoogendoorn
作者电子邮件：hoogendoorn.eelco@gmail.com
许可证：可自由分发
说明：生成状态生成状态
numpy索引操作
==包含对numpy ndarrays进行索引操作的功能，提供高效的矢量化功能，如分组和设置操作。
*丰富高效的分组功能：
-按键组拆分值
-按键组缩减值
*现有阵列集运算对ND阵列的推广，例如：
-unique
-union
-difference
-exclusive（xor）
-contains/in（in1d）
*一些新函数：
-index:numpy等同于list。index
-count:numpy等同于collections。counter
-模式：查找集合中出现频率最高的项
-多样性：序列中每个键的出现次数
-计数表：如r的表或pandas交叉表，或np.bincount的ndim版本
代码：：python
打印（包含（边[0]，ex））
相对于它们的整体，排他边在哪里？
打印（索引（并集（*边），ex））
按相同键分组并减少值
值=np.rand（100，20）
等…
打印（分组（边[0]）。中值（值））
代码：：python
>；conda install numpy indexed-c conda forge
代码：：python
>；pip install numpy indexed
请参见：https://pypi.python.org/pypi/numpy indexed
设计决策：
---------
此包基于设计模式的一般化，可以在numpy.unique中找到。也就是说，通过对一个ndarray进行argsorting，许多
后续操作可以有效地以向量化的方式实现。
排序和相关的低级操作被封装到索引类的
层次结构中，这允许高效地查找各种不同的钥匙类型。这个
包的公共api对于这些索引对象来说是一个很薄的包装器。
除了可排序原语类型的标准序列
之外，当前支持的两种复杂键类型是ndarray键（即，查找数组的唯一
行/列）和复合键（压缩序列）。对于描述要索引对象的关键对象的有效序列的精确转换规则，请参见as \index（）。
todo和开放式问题：
——合并/连接功能？
…|构建状态图像：：https://travis-ci.org/eelchoogendoorn/numpy_arraysetops_ep.svg？branch=master
：目标：https://travis ci.org/eelchoogendoorn/numpy_arraysetops_ep
…|构建状态图像：：https://ci.appveyor.com/api/projects/status/h7w191ovpa9dcfum？SVG=真：
：目标：http://C.AppVEYOR.COM/Proj/CalpDiga/Nuffy AraySet OP
关键词：NUBY GROUP GROUP操作索引< BR/>平台：任何
分类器：开发状态：：4 - Beta < BR/>分类器：有意受众：：科学/研究BR/>分类器：预期受众：开发人员
分类器：主题：：实用程序
分类器：主题：：科学/工程
分类器：许可证：：可自由分发
分类器：操作系统：：MacOS：：MacOS X
分类器：操作系统：：Microsoft：：Windows
分类器：操作系统：：POSIX
分类器：编程语言：python
分类器：编程语言：：python：：2.7
分类器：编程语言：：python：：3.5
作者：eelco hoogendoorn
作者电子邮件：hoogendoorn.eelco@gmail.com
许可证：可自由分发
说明：生成状态生成状态
numpy索引操作
==包含对numpy ndarrays进行索引操作的功能，提供高效的矢量化功能，如分组和设置操作。
*丰富高效的分组功能：
-按键组拆分值
-按键组缩减值
*现有阵列集运算对ND阵列的推广，例如：
-unique
-union
-difference
-exclusive（xor）
-contains/in（in1d）
*一些新函数：
-index:numpy等同于list。index
-count:numpy等同于collections。counter
-模式：查找集合中出现频率最高的项
-多样性：序列中每个键的出现次数
-计数表：如r的表或pandas交叉表，或np.bincount的ndim版本
代码：：python
打印（包含（边[0]，ex））
相对于它们的整体，排他边在哪里？
打印（索引（并集（*边），ex））
按相同键分组并减少值
值=np.rand（100，20）
等…
打印（分组（边[0]）。中值（值））
代码：：python
>；conda install numpy indexed-c conda forge
代码：：python
>；pip install numpy indexed
请参见：https://pypi.python.org/pypi/numpy indexed
设计决策：
---------
此包基于设计模式的一般化，可以在numpy.unique中找到。也就是说，通过对一个ndarray进行argsorting，许多
后续操作可以有效地以向量化的方式实现。
排序和相关的低级操作被封装到索引类的
层次结构中，这允许高效地查找各种不同的钥匙类型。这个
包的公共api对于这些索引对象来说是一个很薄的包装器。
除了可排序原语类型的标准序列
之外，当前支持的两种复杂键类型是ndarray键（即，查找数组的唯一
行/列）和复合键（压缩序列）。对于描述要索引对象的关键对象的有效序列的精确转换规则，请参见as \index（）。
todo和开放式问题：
——合并/连接功能？
…|构建状态图像：：https://travis-ci.org/eelchoogendoorn/numpy_arraysetops_ep.svg？branch=master
：目标：https://travis ci.org/eelchoogendoorn/numpy_arraysetops_ep
…|构建状态图像：：https://ci.appveyor.com/api/projects/status/h7w191ovpa9dcfum？SVG=真：
：目标：http://C.AppVEYOR.COM/Proj/CalpDiga/Nuffy AraySet OP
关键词：NUBY GROUP GROUP操作索引< BR/>平台：任何
分类器：开发状态：：4 - Beta < BR/>分类器：有意受众：：科学/研究BR/>分类器：预期受众：开发人员
分类器：主题：：实用程序
分类器：主题：：科学/工程
分类器：许可证：：可自由分发
分类器：操作系统：：MacOS：：MacOS X
分类器：操作系统：：Microsoft：：Windows
分类器：操作系统：：POSIX
分类器：编程语言：python
分类器：编程语言：：python：：2.7
分类器：编程语言：：python：：3.5
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