计算二维 numpy 数组的条件列平均值

Question

我是 Python 新手。我有一个 2D np.array（例如 50 行和 12 列），当第一列==x 和第九列==y 时，我需要第三列的平均值。如果不使用ifs，我无法弄清楚如何做到这一点......任何帮助，将不胜感激。

Answer 1

假设您的数组被称为arr。在这种情况下，您希望先应用两个不同的过滤器，然后再应用1st column==x第二个9th column==y。首先，您应该单独创建每个过滤器（掩码），然后根据它们与预期输出之间的逻辑关系来查看您想对它们做什么。

mask1 = arr[:, 0] == x  # 1st column==x

mask1 = arr[:, 8] == y  # 9th column==y

现在，您可以使用or、and或任何其他逻辑运算符来创建最终掩码，在本例中为and. 为此，您可以在 numpy 中使用逻辑函数。

final_mask = np.logical_and(mask1, mask2)

最后，您需要final_mask做的就是根据您要执行的计算过滤您的数组：

filtered_3rd_column = arr[:, final_mask]

_mean = filtered_3rd_column.mean()

Answer 2

您可以使用np.where()：

您可以使用np.where()：

x = 1

y = 2

a[np.where((a[:, 0] == x) & (a[:, 8] == y)), 3].mean() 

Answer 3

我解决了如下问题（感谢 Kasrâmvd）：

mask1 = arr[:, 0] == x  # 1st column==x

mask1 = arr[:, 8] == y  # 9th column==y

final_mask = np.logical_and(mask1, mask2)

filtered_arr = arr[final_mask,:]

mean_3rd_column = filtered_arr[:,2].mean()