python - 通过对行进行分组来计算 NumPy 数组的均值

Question

我有一个 m×n NumPy 数组 A，其中每一行代表对某些数据的观察。我的行也被分配给 c 类之一，每行的类存储在 m×1 NumPy 数组 B 中。我现在想计算每个类的平均观察数据 M。我该怎么做？

例如:

A = numpy.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [3, 4, 5], [4, 5, 6]])
B = numpy.array([1, 0, 0, 1]) # the first row is class 1, the second row is class 0 ...
M = # Do something

这应该给我输出:

>>M
numpy.array([[2, 3, 4], [2.5, 3.5, 4.5]])

这里，M 中的第 i 行是 i 类的平均值。

Answer 1

正如评论中提到的，根据您想要使用它的位置，pandas 可能更有用。但是现在这仍然可以用 numpy

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

class_indicators = B[:, numpy.newaxis] == numpy.unique(B)
mean_operator = numpy.linalg.pinv(class_indicators.astype(float))

means = mean_operator.dot(A)

此示例适用于许多类等，但如您所见，这可能很麻烦