我有两个 numpy 数组，一个包含值，另一个包含每个值类别。
values=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
valcats=np.array([101,301,201,201,102,302,302,202,102,301])
我有另一个数组，其中包含我想要总结的独特类别。
categories=np.array([101,102,201,202,301,302])
我的问题是，我将运行相同的求和过程数十亿次，并且每一微秒都很重要。
我目前的实现如下。
catsums=[]
for x in categories:
catsums.append(np.sum(values[np.where(valcats==x)]))
生成的 catsum 应该是：
[1, 14, 7, 8, 12, 13]
我当前的运行时间约为 5 µs。我对 Python 还是有点陌生，希望通过可能组合前两个数组或 lamdba 或我什至不知道的很酷的东西来找到一个快速的解决方案。
谢谢阅读！
