Python 掩模numpy阵列给定轴的计算模式

我想计算numpy数组中列的模式，计算中不包括特定值（0）

numpy数组示例：

n=np.array([[0,2,1], [0,1,3], [1,2,3]])
>array([[0, 2, 1],
   [0, 1, 3],
   [1, 2, 3]])

为值不等于0的位置创建掩码

m_mask = n != 0    
>array([[False,  True,  True],
   [False,  True,  True],
   [ True,  True,  True]])

应用遮罩并计算轴0上的平均值：

from scipy.stats import mode

new_m = np.ma.array(n, mask = m_mask)
m=mode(new_m, axis=0)
m[0]  #access the values not the count
>array([[0, 2, 3]])

似乎scipy.stats.mean可能忽略了屏蔽数组

关于如何实现这一点有什么想法吗？

我认为

np.ma.array（…）

不适合这里。您可以替换您指定的

new\m

行：

new_m=np.where（m_mask，n，np.nan）

（

scipy.mode（…）

将忽略nan-s）。 输出：

[[1.2.3.]]

我认为

np.ma.array（…）

不适合这里。您可以替换您指定的

new\m

行：

new_m=np.where（m_mask，n，np.nan）

（

scipy.mode（…）

将忽略nan-s）。 输出：

[[1.2.3.]]