如何有效地对 NumPy 数组进行分组？

使用 NumPy 进行高效数组分组

虽然 NumPy 可能不提供专门为数组分组而设计的开箱即用函数，但有是可以有效实现类似目标的通用技术

受 Eelco 库的启发

一种方法受 Eelco Hoogendoorn 库的启发，通过利用输入数组的第一列单调递增的假设来简化它。如果没有，可以先使用 a = a[a[:, 0].argsort()] 进行排序。

np.split(a[:, 1], np.unique(a[:, 0], return_index=True)[1][1:])

唯一标识组

这个代码片段利用 np.unique() 来识别第一列中的唯一值，并返回它们的索引。这些索引用于将第二列拆分为代表每个组的单独子数组。

时间复杂度和性能

此方法表现出 O(n) 复杂度，使其高度高效的。对不同组大小的数组进行的经验 timeit 测量证实了其相对于 pandas、numpy-indexed 和 defaultdict 等其他方法的性能优势。

替代解决方案

超越所提出的方法，也可以探索基于 NumPy 的技术（例如 numpy_groupies）进行分组

其他注意事项

如果输入数组的第一列未排序，建议在分组之前对其进行排序，以确保结果准确。请记住，某些排序算法（例如 argsort）的时间复杂度为 O(n log(n))。

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