numpy: как векторизовать цикл агрегации [duplicate]

Если b является небольшим поддиапазоном a, можно уточнить ответ Алока следующим образом:

import numpy as np
a = np.zeros( 100000, int )
b = np.array( [99999, 99997, 99999] )

blo, bhi = b.min(), b.max()
bbins = np.bincount( b - blo )
a[blo:bhi+1] += bbins

print a[blo:bhi+1]  # 1 0 2

В numpy> = 1.8 вы также можете использовать метод at добавления универсальной функции ('ufunc'). Как docs note :

Для добавления ufunc этот метод эквивалентен [индексам] + = b, за исключением того, что результаты накапливаются для элементов, которые индексируются больше чем один раз.

Итак, возьмем ваш пример:

a = np.zeros(6).astype('int')
b = [3, 2, 5, 2]

... затем ...

np.add.at(a, b, 1)

... оставит a как ...

array([0, 0, 2, 1, 0, 1])

Почему нет?

for i in b:
    a[i] += 1