我有一个 Numpy 矩阵:
M = [[55, 5],
[56, 3],
[57, 7],
[58, 9],
[59, 3],
[60, 8],
[61, 1]]
我想按 group_size 聚合(例如分成 3 组):
group_size = math.ceil(M.size/groups) # math.ceil(7/3) = 3
每个聚合行的左值是组中第一个左值，右值是组中所有右值的总和。
预期输出:
R = [[55, 15], # 55 first left column value of first group, 15 sum of all right values in group
[58, 20], # 58 first left column value of second group, 20 sum of all right values in group
[61, 1]] # Third group consist only of one row, remainder
有没有一种不用循环的 Numpy 解决这个问题的有效方法？
请您参考如下方法:
这是使用 NumPy 的一种方法:
n = 3
x = M[::n, 0]
y = np.add.reduceat(M[:, 1], np.arange(0, M.shape[0], n))
R = np.vstack((x, y)).T
print(R)
array([[55, 15],
[58, 20],
[61, 1]])
