如何根据 numpy 中的索引范围对元素求和？

Question

想象我有这些数据：

开始	结束	价值
0	5	100
2	4	200
1	2	600

start 和 end 代表该值所在的范围。我需要根据范围对所有值求和。 想法是这样的：

100 100 100 100 100   <- because 100 is from index 0 to 5
+
0   0   200 200 0     <- because 200 is from index 2 to 4
+
0   600 0   0   0     <- because 600 is from index 1 to 2
=
100 700 300 300 100   <- summed result

我知道，使用 for 循环可以实现此行为，但如果我有数百万行，则性能会有所欠缺。有没有更好的解决方案，比如使用某种矢量化方法？
我最初尝试在 numpy 中解决这个问题，但如果有任何其他技术可以提供帮助，请告诉我。

Answer 1

尝试使用 NumPy 的向量化运算：

import numpy as np

# Define your data
data = np.array([
    [0, 5, 100],
    [2, 4, 200],
    [1, 2, 600]
])

result = np.zeros(data[:, 1].max() + 1, dtype=int)

# Iterate over each row of the data and add the values to the result array

for row in data:
    result[row[0]:row[1] + 1] += row[2]

print(result)

输出：

[100 700 900 300 300 100]