“查找列”是指基于Python中最后一列的未排序二维数组

我希望找到2D NumPy数组中每列（最后一列除外）的平均值。最后一列有一个分类器/标识符。因此在不基于分类器对数组进行排序的情况下，我希望仅基于每个分类器找到每列的平均值。下面是2D矩阵的示例行

row1 = [1, 2, 3,...,0]
row2 = [2, 3, 4,...,1]
row3 = [3, 4, 5,...,0]
row4 = [4, 5, 6,...,1]
...
rowN = [9, 8, 7,...,0]

---

基于上面的行，我想要2D数组中每一列的平均值，仅用于分类器为0，然后分类器为1的行。有没有一种类似python的方法可以不用if语句，也不用先对数组排序？

不使用

if

或排序的技巧是使用键作为索引，无论是数组还是

dict

，我在下面使用

使用NumPy，这是非常容易使用的

---

如果您想在不使用NumPy的情况下执行此操作，那么可能会得到两个顶级循环。首先，您可以按键对元素进行遍历和分组（作为矩阵或运行求和），然后您可以再次遍历以计算平均值。

如果不使用

或排序，那么这样做的诀窍是使用键作为索引，无论是数组还是
dict
，正如我下面使用的那样

使用NumPy，这是非常容易使用的

如果您想在不使用NumPy的情况下执行此操作，那么可能会得到两个顶级循环。首先，您可以按键对元素进行遍历和分组（作为矩阵或运行和），然后您可以再次遍历以计算平均值。
如果我正确理解了您的问题：
让我们假设这是您的2D numpy阵列：

import numpy as np
A =np.array([[1, 2, 3,0],[2, 3, 4,1], [3, 4, 5,0],[4, 5, 6,1]])

这是根据分类器的值（矩阵中的最后一列）获得每列平均值的方法

结果:

1-Classifier mean: [3. 4. 5.]
0-Classifier mean: [2. 3. 4.]

如果我正确理解了你的问题：
让我们假设这是您的2D numpy阵列：

import numpy as np
A =np.array([[1, 2, 3,0],[2, 3, 4,1], [3, 4, 5,0],[4, 5, 6,1]])

这是根据分类器的值（矩阵中的最后一列）获得每列平均值的方法

结果:

1-Classifier mean: [3. 4. 5.]
0-Classifier mean: [2. 3. 4.]

过滤所需分类器值上的行，并执行除最后一列外的所有列的平均值：

a   = # your matrix

classifier0 = a[:,-1]==0
mc0 = np.mean(a[classifier0,:-1],axis=0) 

classifier1 = a[:,-1]==1
mc1 = np.mean(a[classifier1,:-1],axis=0) 

过滤所需分类器值上的行，并执行除最后一列外的所有列的平均值：

a   = # your matrix

classifier0 = a[:,-1]==0
mc0 = np.mean(a[classifier0,:-1],axis=0) 

classifier1 = a[:,-1]==1
mc1 = np.mean(a[classifier1,:-1],axis=0) 

你在用NumPy吗？是的。我在用NumPy。不过，我也可以使用通用Python。你在使用NumPy吗？是的。我在用NumPy。不过，我也可以使用通用Python。谢谢Mok！我甚至不知道数组的布尔索引是可能的。我读了一些文档，我能想到很多对我有用的问题。工具箱中的另一个工具。你可以用NumPy的索引功能和相关方法做很多很酷的事情。还要注意，在最近的NumPy版本中，一些函数（如）可以将布尔数组作为
where
参数，告诉它操作哪些元素。（如果你喜欢我的回答，请接受。）谢谢莫！我甚至不知道数组的布尔索引是可能的。我读了一些文档，我能想到很多对我有用的问题。工具箱中的另一个工具。你可以用NumPy的索引功能和相关方法做很多很酷的事情。还要注意，在最近的NumPy版本中，一些函数（如）可以将布尔数组作为
where
参数，告诉它操作哪些元素。（如果你喜欢我的回答，请接受。）