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numpy.median.reduceat的快速替代方案
关于此答案，是否存在一种快速方法来计算具有不等数量元素的组的数组的中值？ 例如： data = [1.00, 1.05, 1.30, 1.20, 1.06, 1.54, 1.33, 1.87, 1.67, ... ] index = [0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, ... ] 然后，我想计算数量与每组中位数之间的差（例如，组的中位数0为1.025，则第一个结果为1.00 - 1.025 = -0.025）。因此，对于上面的数组，结果将显示为： result = [-0.025, 0.025, 0.05, -0.05, -0.19, 0.29, 0.00, 0.10, -0.10, ...] 既然np.median.reduceat还不存在，还有另一种快速的方法来实现这一目标吗？我的数组将包含数百万行，因此速度至关重要！ 可以假定索引是连续且有序的（如果不是，则很容易对其进行转换）。 性能比较的示例数据： import numpy …