Python 如何计算二维矩阵中每个子阵的加权中值？

这个问题是一个新问题（我已经研究过类似的问题，但没有找到我需要的）。因此：

对2d

numpy

矩阵的每个子阵列有效应用加权中值的最有效方法是什么？（没有额外的框架，但如果可能，只使用纯

numpy

）

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注意：其他问题的答案仅显示1d问题。此问题必须有效地处理1.000.000子阵列

使用@joonyongpark提供的

数据

，您可以使用列表理解：

[np.median(i*weights) for i in Data]

[1.8535000000000001,
 4.3635,
 2.8135,
 1.7625000000000002,
 3.7729999999999997,
 2.5620000000000003]

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编辑：您确定这是“加权中值”吗？实际上，通过加权，以百分位数表示的权重是指。（如果我错了或者结果相同，请纠正我）看起来我误解了“加权中值”是什么。当我查找加权中值的含义时出现。

[np.median(i*weights) for i in Data]

[1.8535000000000001,
 4.3635,
 2.8135,
 1.7625000000000002,
 3.7729999999999997,
 2.5620000000000003]