使用numpy計算平均值？

Question

我有一個2D數組，看起來像這樣：

array = [[23 ,89, 4, 3, 0],[12, 73 ,3, 5,1],[7, 9 ,12, 11 ,0]]

對於所有行，最后一列始終為0或1。 我的目標是為第0列計算兩個均值，其中一個均值將是最后一列的值為0，其中一個均值將是最后一列的值為1。

例如，對於上面給定的樣本數組：平均值1:15（對於最后一列為0的所有行，對於0列的平均值）意味着2:12（對於最后一列為1的所有行，均值為0列）

我試過這個（火車是我的輸入數組的名字）：

 mean_c1_0=np.mean(train[:: , 0])
 variance_c1_0=np.var(train[:: , 0])

這讓我得到了第0列ll值的均值和方差。

我總是可以引入一個for循環和幾個if條件來繼續檢查最后一列，然后在第0列添加相應的值，但我正在尋找一種有效的方法。 由於我是Python的新手，我希望是否有一個可以完成這項工作的numpy函數。

你能指點我任何這樣的文件嗎？

Answer 1

你可以使用numpy的數組過濾。 （請參閱如何通過第i個字段的值對numpy數組進行切片？ ），然后就這樣得到均值。 不需要循環。

import numpy
x = numpy.array([[23, 89, 4, 3, 0],[12, 73, 3, 5, 1],[7, 9, 12, 11, 0]])
numpy.mean(x[x[:,-1]==1][::,0])
numpy.mean(x[x[:,-1]==0][::,0])

Answer 2

你可以試試這個。

mean_of_zeros = np.mean(numpy_array[np.where(numpy_array[:,-1] == 0)])

mean_of_ones = np.mean(numpy_array[np.where(numpy_array[:,-1] == 1)])