Я не до конца понимаю, что это за объект index_values. Но если бы это было ndarray или могло быть преобразовано в ndarray, вы могли бы просто сделать это:
>>> s = numpy.arange(20)
>>> index_values = (numpy.random.random((3, 3)) * 20).astype('i')
>>> s[index_values] = 4
>>> s
array([ 0, 1, 4, 4, 4, 5, 6, 4, 8, 4, 4, 11, 12,
13, 4, 15, 4, 4, 4, 19])
Редактировать: Но, похоже, это не сработает в этом случае. Исходя из ваших правок и комментариев, вот метод, который, я думаю, может сработать для вас. Случайный список списков различной длины ...
>>> index_values = [list(range(x, x + random.randrange(1, 5)))
... for x in [random.randrange(0,50) for y in range(33)]]
... не сложно преобразовать в массив:
>>> index_value_array = numpy.fromiter(itertools.chain(*index_values),
dtype='i')
Если вы знаете длину массива, укажите count для лучшей производительности:
>>> index_value_array = numpy.fromiter(itertools.chain(*index_values),
dtype='i', count=83)
Поскольку ваши правки указывают на то, что вам нужно поведение, подобное гистограмме, простое индексирование не сработает, как указал Роберт Керн. Так что используйте numpy.histogram:
>>> hist = numpy.histogram(index_value_array, bins=range(0, 51))
histogram действительно построен для гистограмм с плавающей запятой. Это означает, что интервалы должны быть немного больше ожидаемых, поскольку последнее значение включено в последний интервал, и поэтому 48 и 49 будут в одном интервале, если мы используем более интуитивно понятный range(0, 50). В результате получается кортеж с массивом n и массивом n + 1 границ bin:
>>> hist
(array([2, 2, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 5, 5, 5, 3, 3,
3, 3, 3, 2, 1, 0, 2, 3, 3, 1, 0, 2, 3, 2, 2, 2, 3, 2, 1, 1, 2, 2,
2, 0, 0, 0, 1, 0]),
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50]))
Теперь мы можем увеличить счет в 4,1 раза и выполнить сложение векторов:
>>> s = numpy.arange(50, dtype='f')
>>> hist[0] * 4.1 + s
array([ 8.2, 9.2, 6.1, 11.2, 8.1, 5. , 6. , 7. , 12.1,
13.1, 14.1, 15.1, 16.1, 13. , 18.1, 19.1, 20.1, 37.5,
38.5, 39.5, 32.3, 33.3, 34.3, 35.3, 36.3, 33.2, 30.1,
27. , 36.2, 41.3, 42.3, 35.1, 32. , 41.2, 46.3, 43.2,
44.2, 45.2, 50.3, 47.2, 44.1, 45.1, 50.2, 51.2, 52.2,
45. , 46. , 47. , 52.1, 49. ])
Я понятия не имею, подходит ли это вашим целям, но это кажется хорошим подходом и, вероятно, должно происходить на скорости, близкой к c, так как она использует только numpy и itertools.