使用来自另一个数组的唯一元素在值数组上应用函数

idx 和一个值数组 val

import numpy as np

idx = np.array([[10, 10, 13],
                [13, 10, 18],
                [10, 16, 18]])

np.random.seed(42)
val = np.round(np.random.uniform(0, 100, 9).reshape((3, 3)), 1)

print(repr(val))
# array([[30.5,  9.8, 68.4],
#        [44. , 12.2, 49.5],
#        [ 3.4, 90.9, 25.9]])

mean

这是我最好的野蛮尝试 for -使用预期结果进行循环:

{i: val[idx == i].mean() for i in np.unique(idx)}
# {10: 13.975, 13: 56.2, 16: 90.9, 18: 37.7}

虽然在本例中看起来不错,但在现实世界中,在一个包含500万个元素的阵列上,使用6000个唯一索引需要40秒以上的时间。这太长了,我正在寻找一种更有效的方法。