Python 更改numpy 2D数组中的单元格值以匹配数字

我有一个2D numpy数组，每个单元格值表示一个分数（介于0.0和1.0之间）。我想修改2D数组，使数组平均值与特定数字匹配，例如0.8。要做到这一点，我想使用foll。算法：

计算二维阵列的平均值。假设给定2D数组的值为0.6

对于网格中的每个单元格（假设值为0.25），将其值增加/减少等于（0.8-0.6，即0.2）

如果在步骤2中，更改使单元格值超出0.0/1.0，则将值设置为0.0/1.0，并修改其他单元格以进行补偿

我可以这样做步骤1：

import numpy as np
np.random.random((5,5))

array([[ 0.26045197,  0.66184973,  0.79957904,  0.82613958,  0.39644677],
       [ 0.09284838,  0.59098542,  0.13045167,  0.06170584,  0.01265676],
       [ 0.16456109,  0.87820099,  0.79891448,  0.02966868,  0.27810629],
       [ 0.03037986,  0.31481138,  0.06477025,  0.37205248,  0.59648463],
       [ 0.08084797,  0.10305354,  0.72488268,  0.30258304,  0.230913  ]])

---

我可以使用for循环执行步骤2，但不确定如何执行步骤3。此外，最好采用一种更具python风格的方式。

Numpy的索引魔术非常有趣，可以使用：

numpy.mean(arr)

将numpy导入为np
aa=np.random.random（（5,5））
m=np.平均值（aa）
d=0.8-m#增加值
bb=aa+d
如果d>0:#修改值！=1.
ii=aa+d>1
d2=np.和（bb[ii]-1）
bb[ii]=1
bb[~ii]=bb[~ii]+d2/np.和（~ii）
elif d<0:#修改值！=0
ii=aa+d<0
d2=np.和（bb[ii]）
bb[ii]=1
bb[~ii]=bb[~ii]+d2/np.和（~ii）
打印（“bb的平均值为%f”%np.平均值（bb））

---

出于好奇：对于这类问题，不是缩放（即乘法）而不是减法才是更自然的方法吗？

谢谢@Dietrich，乘法也可以。您的soln很好，但它不能完全解决步骤3，即，如果特定单元格值必须绑定到0.0或1.0，它不会修改其他单元格以进行补偿。我希望我正确理解了您的问题。我更新了答案，使平均数是正确的。我对步骤3的解释是，下限或上限保持不变。

import numpy as np
aa = np.random.random((5, 5))

m = np.mean(aa)
d = 0.8 - m  # value to add
bb = aa + d

if d > 0:  # Modify values  != 1
    ii = aa + d > 1
    d2 = np.sum(bb[ii] - 1)
    bb[ii] = 1
    bb[~ii] = bb[~ii] + d2/np.sum(~ii)
elif d < 0:  # Modify values  != 0
    ii = aa + d < 0
    d2 = np.sum(bb[ii])
    bb[ii] = 1
    bb[~ii] = bb[~ii] + d2/np.sum(~ii)

print("The mean of bb is %f" % np.mean(bb))