Python 新手 : manipulating arrays

Question

我已经在这里问了几个关于同一主题的问题，但我真的不想让与我一起做研究的教授失望。这是我第一次使用 Python，我可能有点不知所措。

无论如何，我收到了一个要读取的文件并且能够使用这个命令:

SNdata = numpy.genfromtxt('...', dtype=None, 
usecols (0,6,7,8,9,19,24,29,31,33,34,37,39,40,41,42,43,44), 
names ['sn','off1','dir1','off2','dir2','type','gal','dist',
'htype','d1','d2','pa','ai','b','berr','b0','k','kerr'])

sn 只是一个特定超新星名称的数组； type 是超新星类型(Ia 或 II)等的数组。

我需要做的第一件事就是简单地计算给定 SN 类型(Ia 或 II)的某些属性的概率。

例如，htype 列是星系的形态(以整数 1=椭圆形到 8=不规则)给出。我需要计算给定 TypeIa 的椭圆概率和给定 TypeII 的椭圆概率，对于所有不超过 8 的整数。

对于椭圆形，我知道我只需要 htype = 1 和 type = Ia 的元素数除以 type = Ia 的元素总数.然后用 htype = 1 和 type = II 的元素数除以 type = II 的元素总数。

我只是不知道如何为此编写代码。我计划首先找到每种类型的总数，然后运行一个 for 循环来查找具有特定 htype 的元素的数量，给定它们的 type(Ia 或 II ).

谁能帮我开始做这件事？如果需要任何说明，请告诉我。

非常感谢。

Answer 1

Numpy 支持 bool 数组运算，这将使您的代码编写起来相当简单。例如，您可以这样做:

htype_sums = {}
for htype_number in xrange(1,9):
  htype_mask = SNdata.htype == htype_number
  Ia_mask = SNdata.type == 'Ia'
  II_mask = SNdata.type == 'II'

  Ia_sum = (htype_mask & Ia_mask).sum() / Ia_mask.sum()
  II_sum = (htype_mask & II_mask).sum() / II_mask.sum()
  htype_sums[htype_number] = (Ia_sum, II_sum)

每个 _mask 变量都是 bool 数组，因此当您对它们求和时，您计算的是 True 的元素数。