如何减少具有允许重复和强度总和值的空间点的numpy数组

Question

假设我有一个numpy数组，它包含[x，y，z，intensity]数组：

MyArray=np.array([np.array([1,2,3,.75]),np.array([1,2,2,.32]),np.array([1,2,3,.88])])

当重复发生时，如何在求强度值之和的同时将数组减少到唯一的点？你知道吗

所以上面的最终结果是：

EndArray=np.array([np.array([1,2,3,1.63]),np.array([1,2,2,.32])])

我在考虑用numpy.独特在x，y，z上，但这会给我唯一性的整数计数，而根本不考虑强度列。你知道吗

我很抱歉这里没有代码，但老实说，我甚至不知道从什么地方开始np.唯一你知道吗

Answer 1

作为NumPy标记/处理NumPy数组，我们可以使用^{}的新功能，该功能接受axis参数，将2D数组作为组处理，以提供预期的输出，如下所示-

In [51]: unq, tags = np.unique(MyArray[:,:3],axis=0, return_inverse=1)

In [52]: np.c_[unq,np.bincount(tags, MyArray[:,3])]
Out[52]: 
array([[ 1.  ,  2.  ,  2.  ,  0.32],
       [ 1.  ,  2.  ,  3.  ,  1.63]])