组合成对数组的有效方法？答案

【问题标题】：Efficient way to combine pairs of arrays?组合成对数组的有效方法？
【发布时间】：2016-07-15 17:40:05
【问题描述】：

假设我有几个 x-y- 对数组。我想创建一对以以下方式组合数据的新数组：

新的 x 数组包含 x 数组中的所有 x 值（仅一次）新的 y 数组包含对应的 x 值相同的 y 数组中所有 y 值的总和。例如。

x1 = np.array([0, 1, 2, 3])
y1 = np.array([3, 2, 5, 7])

x2 = np.array([0, 2, 3, 4, 5])
y2 = np.array([4, 5, 4, 1, 6])

x3 = np.array([-2, -1, 0])
y3 = np.array([1, 0, 1])

a = np.array([x1, x2, x3])
b = np.array([y1, y2, y3])

x, y = array_combiner(a, b)

>>> x
array([-2, -1, 0, 1, 2,  3,  4, 5])
>>> y
array([ 1,  0, 8, 2, 10, 11, 1, 6])   #sum from previous arrays from corresponding x-values

有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： arrays numpy

【解决方案1】：

我们可以使用np.unique和np.bincount，就像这样-

# Collect all x-arrays and y-arrays into 1D arrays each
X = np.concatenate((x1,x2,x3))
Y = np.concatenate((y1,y2,y3))

# Get unique X elems & tag each X element based on its uniqueness among others
Xout,tag = np.unique(X,return_inverse=True)

# Use tags to perform tagged summation of Y elements
Yout = np.bincount(tag,Y)

样本输出 -

In [64]: Xout
Out[64]: array([-2, -1,  0,  1,  2,  3,  4,  5])

In [65]: Yout
Out[65]: array([  1.,   0.,   8.,   2.,  10.,  11.,   1.,   6.])

【讨论】：