Pythonのマスクを使って列を平均してみる

Question

私はいくつかの測定値からのデータを含む2D配列を持っています。私は良いデータだけを考慮して各列に沿って平均しなければなりません。 したがって、私は、その（i、j）のデータが良いか悪いかを示す1と0を含む同じ形の別の2D配列を持っています。 「悪い」データの中には、ナノデータもあります。

def mean_exc_mask(x, mas): #x is the real data arrray 
          #mas tells if the data at the location is good/bad 
    sum_array = np.zeros(len(x[0])) 
    avg_array = np.zeros(len(x[0])) 
    items_array = np.zeros(len(x[0])) 

    for i in range(0, len(x[0])): #We take a specific column first 
      for j in range(0, len(x)): #And then parse across rows 

        if mas[j][i]==0: #If the data is good 
          sum_array[i]= sum_array[i] + x[j][i] 
          items_array[i]=items_array[i] + 1 

      if items_array[i]==0: # If none of the data is good for a particular column 
        avg_array[i] = np.nan 
      else: 
        avg_array[i] = float(sum_array[i])/items_array[i] 
    return avg_array 

私はすべての値をナノにしています。

ここで間違っていることや何か別の方法についてのアイデアはありますか？

Answer 1

コードは私のために動作するようですが、あなたは、ビルドでnumpyの中に凝集を使用して全体の多くに簡単にそれを行うことができます。

(x*(m==0)).sum(axis=0)/(m==0).sum(axis=0)

私はそれを試してみました：

x=np.array([[-0.32220561, -0.93043128, 0.37695923],[ 0.08824206, -0.86961453, -0.54558324],[-0.40942331, -0.60216952, 0.17834533]]) および m=array([[1, 1, 0],[1, 0, 0],[1, 1, 1]])

例データを投稿すると、修飾された回答を与える方が簡単です。