Python Numpy优化了在其他数组给定的索引上计算数组的均值

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如何使用另一个数组的x索引计算numpy数组y的平均值？

import numpy
x = numpy.array([100, 100, 20000, 20000, 100, 13, 100, numpy.nan])
y = numpy.array([10, 20, 30, 40, numpy.nan, 50, 60, 70])

预期结果：

结果['13'] ：( 50）/ 1

结果['100'] ：( 10 + 20 + 60）/ 3

结果['20000']：（30 + 40）/ 2

以下代码有效，但由于实际数据集的大小，效率不高：

result = {}
unique = numpy.unique(x[~numpy.isnan(x)]).astype(int)
for elem in unique:
    pos = numpy.where(x == elem)
    avg = numpy.nanmean(y[pos])
    result[elem]=avg
print(result)

我已经阅读了有关numpy.bincount的信息，但无法使用它。