是否可以使用 np.bincount 但得到最大值而不是权重总和？这里，索引 3 处的 bbb 有两个值，11.1 和 55.5。我想要 55.5，而不是 66.6。我怀疑我选择使用其他功能，但不太确定哪个功能适合此目的。
bbb = np.array([ 3, 7, 11, 13, 3])
weight = np.array([ 11.1, 22.2, 33.3, 44.4, 55.5])
print np.bincount(bbb, weight, minlength=15)
OUT >> [ 0. 0. 0. 66.6 0. 0. 0. 22.2 0. 0. 0. 33.3 0. 44.4 0. ]
注意，实际上bbb和weight都很大(大约5e6个元素)。
最佳答案
solution to your 2D question对于一维情况也有效，因此您可以使用 np.maxmimum.at
out = np.zeros(15)
np.maximum.at(out, bbb, weight)
# array([ 0. , 0. , 0. , 55.5, 0. , 0. , 0. , 22.2, 0. ,
# 0. , 0. , 33.3, 0. , 44.4, 0. ])
关于python - numpy bincount - 选择最大权重而不是对所有权重求和，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47525773/