python – Numpy矢量化算法,用相同的时间戳来总结数字

我有两个数组P和T. P [i]是一个数字,其时间戳是T [i];可能存在重复的时间戳.

我想生成另外两个数组Q和U,其中Q [i]具有时间戳U [i],并且Q [i]是P中具有时间戳U [i]的所有元素的总和;

例如,对于

P = [1,2,3,4,5]
T = [0,0,1,1,1]

我会生产

Q = [3,12]
U = [0,1];

有没有一种快速的方法在numpy中这样做,希望它可以矢量化它?

最佳答案 使用numpy 1.4或更高版本:

import numpy as np

P = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
T = np.array([0, 0, 1, 1, 1])

U,inverse = np.unique(T,return_inverse=True)
Q = np.bincount(inverse,weights=P)
print (Q, U)
# (array([  3.,  12.]), array([0, 1]))

请注意,这不是最快的解决方案.我用这种方式测试速度:

import numpy as np

N = 1000
P = np.repeat(np.array([1, 2, 3, 4, 5]),N)
T = np.repeat(np.array([0, 0, 1, 1, 1]),N)

def using_bincount():
    U,inverse = np.unique(T,return_inverse=True)
    Q = np.bincount(inverse,weights=P)
    return Q,U
    # (array([  3.,  12.]), array([0, 1]))

def using_lc():
    U = list(set(T))
    Q = [sum([p for (p,t) in zip(P,T) if t == u]) for u in U]
    return Q,U

def using_slice():
    U = np.unique(T)
    Q = np.array([P[T == u].sum() for u in U])
    return Q,U

对于小型阵列,wim’s solution更快(N = 1):

% python -mtimeit -s'import test' 'test.using_lc()'
100000 loops, best of 3: 18.4 usec per loop
% python -mtimeit -s'import test' 'test.using_slice()'
10000 loops, best of 3: 66.8 usec per loop
% python -mtimeit -s'import test' 'test.using_bincount()'
10000 loops, best of 3: 52.8 usec per loop

对于大型阵列,joris’s solution更快(N = 1000):

% python -mtimeit -s'import test' 'test.using_lc()'
100 loops, best of 3: 9.93 msec per loop
% python -mtimeit -s'import test' 'test.using_slice()'
1000 loops, best of 3: 390 usec per loop
% python -mtimeit -s'import test' 'test.using_bincount()'
1000 loops, best of 3: 846 usec per loop

我怀疑在这种情况下是否重要,但基准测试可能会根据numpy,python,OS或硬件的版本而改变.在您的机器上重复这些基准测试并不会有什么坏处.

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