我有两个具有相同维度的数组：

a1 = [1,1,3,4,6,6]
a2 = [1,2,3,4,5,6]

我想根据数组对它们进行分组，a1并获得a2每个组的数组平均值。我的输出来自 array a2，如下所述：

result:
1.5
3.0
4.0
5.5

请提出一种实现此任务的方法。谢谢！！

我想知道如何将以下代码中的数据绘制为3D-surface？

using Plots
function f(x)
    x1=x[1]
    x2=x[2]
    sin(x[1]) + cos(x[2])
end
#Sampling
function sam()
    x = range(0, 10.0, length = 9) |> collect
    y = range(0, 10.0, length = 9) |> collect
    tuple = zip(x,y) |> collect
    return tuple
end
xy = sam()
z = f.(xy)
plot(getindex.(xy,1),getindex.(xy,2),z)

我尝试st=:surface在plots()函数中使用gr()和pyplot()作为后端，但它不起作用。我可以知道如何将其绘制为x,y,z限制内的表面吗？

我想知道，np.meshgrid()Julia 中的 NumPy-Python是否有替代品？

#Python 参考：https ://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.meshgrid.html

我使用以下代码创建一个使用数组作为键和值的字典。

例如：

k = [1,2,3,4]
v = [2,3,4,5]

for i in 1:length(k)
    get!(d, k[i], v[i])
end

#Output
Dict{Int64,Int64} with 4 entries:
  4 => 5
  2 => 3
  3 => 4
  1 => 2

我可以知道是否有更简单的方法（最好是单行）来实现此操作？

谢谢！

我可以知道如何在 Julia 中的数据帧上应用多级索引吗？或者有没有其他方法、途径或方案来实现这一目标。

更新

示例Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd
arrays = [np.array(["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"]),
          np.array(["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"]), ]

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=arrays)
df

输出：->

谢谢！！