python - 使用另一个数组中的 ID 对一个数组执行基于 ID 的平均 - NumPy

Question

我有两个 numpy 数组

 A= np.array([1,1,1,1,0,0,0,0,0,1])
 B= np.array([2,2,2,2,32,1,12,124,1,2)
 C= #mean of B's elements where A is 1
 D= #mean of B's elements where A is 0

我该怎么做？我认为它是 np.mean 和 np.ma 的某种组合，但我不明白如何用掩码计算平均值？

Answer 1

您可以使用np.bincount对于一般情况，您可能会在 A 中处理其他此类 ID/标签，如下所示 -

np.bincount(A,B)/np.bincount(A)

基本上，np.bincount(A,B) 为我们提供了 B 基于 ID 的求和，其中 ID 来自 A。然后，我们将这些总和除以每组 ID 的计数，以获得每个 ID 组的平均值。

示例运行 -

In [12]: A
Out[12]: array([1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1])

In [13]: B
Out[13]: array([  2,   2,   2,   2,  32,   1,  12, 124,   1,   2])

In [14]: B[A==0].mean() # Using boolean indexing per ID and getting avg
Out[14]: 34.0

In [15]: B[A==1].mean()
Out[15]: 2.0

In [16]: np.bincount(A,B)/np.bincount(A)
Out[16]: array([ 34.,   2.])