使用索引数组查找平均值 [关闭]答案

【问题标题】：Find the average using an array of indexes [closed]使用索引数组查找平均值 [关闭]
【发布时间】：2014-07-15 15:29:10
【问题描述】：

如果我有以下数据

In [203]: data
Out[203]: 
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])

In [206]: index
Out[206]: 
array([[0, 2],
       [1, 0],
       [2, 7],
       [3, 4]])

如何使用索引来查找数据的平均值。应该取行的平均值，直到并包括索引，即

In [209]: data[index[0, 0], :index[0, 1]+1]
Out[209]: array([0, 1, 2])

In [210]: np.mean(bd[index[0, 0], :index[0, 1]+1])
Out[210]: 1.0

最终结果应该是

1.0
0.0
3.5
2.0

The index was achieved using these methods.本质上，我有

In [223]: bins
Out[223]: array([ 0,  2,  4,  6,  8, 10, 12, 14, 16, 18])

In [224]: height
Out[224]: 
array([[ 6],
       [ 2],
       [15],
       [10]])

我只需要在bins 小于height 的情况下取data 的平均值。data 的形状在(len(height), len(bins) 中，在这种情况下是(4,10)

【问题讨论】：

所以您已经有了一个可行的解决方案？我对问题是什么感到困惑......@TheSoundDefense 看起来他发布了很多代码......我假设这就是他所尝试的
查看我发布的答案。这就是我想要的，获取索引并找到数据的平均值，我只是在原因索引中包含了额外的东西，可以以不同的方式完成以更好地服务于我的目的。

标签： python numpy average

【解决方案1】：

一个很好的显式方法是使用 Numpy 的掩码数组功能，如下所示：

>>> data
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])
>>> index
array([[0, 2],
       [1, 0],
       [2, 7],
       [3, 4]])
>>> data_ma = np.ma.array(data, mask = np.arange(data.shape[1]) > index[:, 1, None]) 
>>> np.array(data_ma.mean(axis=1))
array([ 1. ,  0. ,  3.5,  2. ])

【讨论】：