如何有效地將 NumPy 陣列分組？

使用NumPy 進行高效能數組分組

雖然NumPy 可能不提供專門為數組分組而設計的開箱即用函數，但有是可以有效達成類似目標的通用技術

受Eelco庫的啟發

一種方法受 Eelco Hoogendoorn 庫的啟發，透過利用輸入數組的第一列單調遞增的假設來簡化它。如果沒有，可以先使用 a = a[a[:, 0].argsort()] 進行排序。

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

唯一識別組

這個程式碼片段利用 np.unique() 來辨識第一列中的唯一值，並傳回它們的索引。這些索引用於將第二列拆分為代表每個群組的單獨子數組。

時間複雜度和性能

此方法表現出 O(n) 複雜度，使其高度高效的。對不同組大小的數組進行的經驗 timeit 測量證實了其相對於 pandas、numpy-indexed 和 defaultdict 等其他方法的性能優勢。

替代解決方案

超越所提出的方法，也可以探索基於 NumPy 的技術（例如numpy_groupies）進行分組

其他注意事項

如果輸入陣列的第一列未排序，建議在分組之前對其進行排序，以確保結果準確。請記住，某些排序演算法（例如 argsort）的時間複雜度為 O(n log(n))。

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