背景
根據特定屬性對資料進行分組是資料操作中的常見任務。使用 NumPy（Python 的流行數值計算庫）時，找到明確的 groupby 函數可能並不簡單。本文提供了一種使用多種替代方法按第一列對 NumPy 數組進行分組的解決方案。
NumPy 分割選項
此解法利用 NumPy 的 split 函式使用 unique 函式來辨識第一列中的唯一值。 return_index 選項提供每組的起始索引，方便拆分操作。
最佳化速度
為了提高速度，請考慮預先對數組進行排序，以確保升序排列第一列。此最佳化顯著提高了分組過程的效能。
時間複雜度分析
排序運算的時間複雜度為 O(n log n)，其中 n 代表陣列中的行數。然而，後續使用 NumPy 的 split 函數進行分組運算的線性時間複雜度為 O(n)。
其他分組替代方案
雖然NumPy 缺少專用的groupby 函數，還有其他選項可用：
結論雖然 NumPy 本身不支援 groupby 函數，但有一些創造性的解決方案和替代庫可實現高效的分組操作。選擇最合適的方法取決於特定要求、資料大小和所需的最佳化等級。
以上是如何在 NumPy 中高效實現 GroupBy 功能？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
