我有一个维度为(690L，15L(的2D numpy数组。 我只需要在某些特定列中计算此数据集上的列明智平均值，但有一个条件：当且仅当特定列的同一行中的元素满足条件时，我需要包含一行。让我用一些代码来更多。
f = open("data.data")
dataset = np.loadtxt(fname = f, delimiter = ',')
我有充满索引的数组，我需要在其中执行平均值(和方差(
index_catego = [0, 3, 4, 5, 7, 8, 10, 11]
条件是dataset[i, 14] == 1作为输出，我想要一个长度为len(index_catego)的 1D 数组，其中该数组的每个元素都是前几列的平均值
output = [mean_of_index_0, mean_of_index_3, ..., mean_of_index_11]
我最近正在使用Python，但我相信有一种很酷的方法可以做到这一点，np.where，mask，np.mean或其他东西。
我已经实施了一个解决方案，但它并不优雅，我不确定它是否正确。
import numpy as np
index_catego = [0, 3, 4, 5, 7, 8, 10, 11]
matrix_mean_positive = []
matrix_variance_positive = []
matrix_mean_negative = []
matrix_variance_negative = []
n_positive = 0
n_negative = 0
sum_positive = np.empty(len(index_catego))
sum_negative = np.empty(len(index_catego))
for i in range(dataset.shape[0]):
if dataset[i, 14] == 0:
n_positive = n_positive + 1
j = 0
for k in index_catego:
sum_positive[j] = sum_positive[j] + dataset[i, k]
j = j + 1
else:
n_negative = n_negative + 1
j = 0
for k in index_catego:
sum_negative[j] = sum_negative[j] + dataset[i, k]
j = j + 1
for item in np.nditer(sum_positive):
matrix_mean_positive.append(item / n_positive)
for item in np.nditer(sum_negative):
matrix_mean_negative.append(item / n_negative)
print(matrix_mean_positive)
print(matrix_mean_negative)
如果你想尝试你的解决方案，我放了一些数据示例
1,22.08,11.46,2,4,4,1.585,0,0,0,1,2,100,1213,0
0,22.67,7,2,8,4,0.165,0,0,0,0,2,160,1,0
0,29.58,1.75,1,4,4,1.25,0,0,0,1,2,280,1,0
0,21.67,11.5,1,5,3,0,1,1,11,1,2,0,1,1
1,20.17,8.17,2,6,4,1.96,1,1,14,0,2,60,159,1
0,15.83,0.585,2,8,8,1.5,1,1,2,0,2,100,1,1
1,17.42,6.5,2,3,4,0.125,0,0,0,0,2,60,101,0
谢谢你的帮助。
更新 1：我试过这个
output_positive = dataset[:, index_catego][dataset[:, 14] == 0]
mean_p = output_positive.mean(axis = 0)
print(mean_p)
output_negative = dataset[:, index_catego][dataset[:, 14] == 1]
mean_n = output_negative.mean(axis = 0)
print(mean_n)
但是由第一个解决方案(解决方案不酷(和第二个解决方案(单行冷却单独(计算的平均值都是不同的。 我检查了dataset[:, index_catego][dataset[:, 14] == 0]和dataset[:, index_catego][dataset[:, 14] == 1]选择的内容，看起来是正确的(正确的尺寸和正确的元素(。
更新 2：好的，第一个解决方案是错误的，因为(例如(第一列只有 0 和 1 作为元素，但作为平均值返回一个值> 1。我不知道我在哪里失败了。似乎正类是正确的(或至少是合理的(，而负类甚至不合理。
那么，第二种解决方案是否正确？有没有更好的方法？
更新3：我想我发现了第一个解决方案的问题：我正在使用jupyter笔记本，有时(不是所有时间(当我重新运行第一个解决方案所在的同一单元格时，matrix_mean_positive和matrix_mean_negative中的元素加倍。如果有人知道为什么，可以指点我吗？
现在，两种解决方案都返回相同的平均值。
在 jupyter notebook 中重新启动内核>以在重新运行之前清理内存