此包包含对numpy nd数组的索引操作功能，提供高效的向量化功能，例如分组和集合操作。
项目描述
Numpy索引操作
此包包含对numpy nd数组的索引操作功能，提供高效的向量化功能，例如分组和集合操作。
丰富高效的分组功能
根据键分组拆分值
根据键分组归约值
将现有的数组集合操作推广到nd-arrays，例如
unique（唯一）
union（并集）
difference（差集）
exclusive（xor）
contains / in（in1d）
一些新函数
indices：numpy的list.index等价物
count：numpy的collections.Counter等价物
mode：在集合中找到最频繁出现的项
multiplicity：序列中每个键的出现次数
count_table：类似于R的table或pandas crosstab，或者np.bincount的ndim版本
这里提供一些简要示例以给出印象
# three sets of graph edges (doublet of ints)
edges = np.random.randint(0, 9, (3, 100, 2))
# find graph edges exclusive to one of three sets
ex = exclusive(*edges)
print(ex)
# which edges are exclusive to the first set?
print(contains(edges[0], ex))
# where are the exclusive edges relative to the totality of them?
print(indices(union(*edges), ex))
# group and reduce values by identical keys
values = np.random.rand(100, 20)
# and so on...
print(group_by(edges[0]).median(values))安装
> conda install numpy-indexed -c conda-forge或
> pip install numpy-indexed设计决策
该软件包基于对numpy.unique中设计模式的泛化。也就是说，通过argsort一个ndarray，可以高效并以向量化的方式实现许多后续操作。
排序和相关底层操作被封装到索引类层次结构中，这使得可以高效地查找各种不同键类型的多个属性。该软件包的公共API是围绕这些索引对象的一个相当薄的包装。
目前支持的两个复杂键类型，除了可排序的原始类型的标准序列之外，还包括ndarray键（即查找数组的唯一行/列）和复合键（压缩序列）。有关描述有效键对象序列到索引对象的精确铸造规则的详细信息，请参阅as_index()。
待办事项和开放性问题
在这些抽象之上可能还有进一步的泛化可以构建。可能是合并/连接功能？
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源代码发行版
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构建发行版
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