有没有办法矢量化将平均 function 应用于 ndarray 中的屏蔽区域？

Question

假设我有两个 ndarray 定义如下：

import numpy as np
mask = np.array([[1,1],[1,2]])
values = np.array([[1., 3.],[2., 2.]])

我的目标是根据掩码中的 integer 指示的mask区域计算值的平均值。 自然，我会使用 for 循环：

out = np.zeros(len(np.unique(mask)))
for j,i in enumerate(np.unique(mask)):
  out[j] = np.nanmean(values[mask==i])

但是，对于大型多维 arrays，此序列化解决方案变得非常缓慢。 有没有办法有效地矢量化这个操作？ 提前谢谢你的帮助！

Answer 1

您可以使用np.bincount ：

unq,inv,cnt = np.unique(mask,return_inverse=1,return_counts=1)
np.bincount(inv,values.ravel())/cnt
# array([2., 2.])