根据第三个数组中每个匹配元素的另一个数组中的值对一个数组求和

Question

我有两个numpy数组，一个包含值，一个包含每个值类别。在

values=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
valcats=np.array([101,301,201,201,102,302,302,202,102,301])

我有另一个数组，其中包含我想求和的唯一类别。在

^{pr2}$

我的问题是，我将运行同样的求和过程几十亿次，每微秒都很重要。在

我目前的实现如下。在

catsums=[]
for x in categories:
    catsums.append(np.sum(values[np.where(valcats==x)]))

产生的CATSUM应为：

[1, 14, 7, 8, 12, 13]

我当前的运行时间大约是5µs。我对Python还是个新手，希望通过结合前两个数组或lamdba或一些我甚至不知道的很酷的东西来找到一个快速的解决方案。在

谢谢你的阅读！在

Answer 1

您可以使用searchsorted和bincount-

np.bincount(np.searchsorted(categories, valcats), values)