我想计算数据集中的均值和平均值,但出于多种原因我无法在此处详述,我的数组包含我的值和一些“填充”值(当前设置为 -1000)。
如何计算仅非-1000 值的平均值(例如)?
res=[-1000 for x in range(0,10)]
res[1]=2
res[5]=3
res[7]=4
#something like this?
np.mean(res>-1000)
#the result should be the mean value of 2,3 and 4 (3)
MVCE
res=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000, -1000]
#for instance
print(np.mean(res[res > -1000]))
最佳答案
既然你标记了numpy
,你应该用它来索引/切片。这是一个例子:
res = np.array([-1000 for x in range(0,10)])
res[1]=2
res[5]=3
res[7]=4
output = np.mean(res[res > -1000]) # 3.0
读取numpy
docs有关索引逻辑的更多详细信息。
关于python - 在 Python 中从数组中提取特定值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50137367/