参数中带有比较运算符的 numpy 均值

Question

我遇到了一个类似于以下内容的 Python 代码：

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
a
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
np.mean(a)
4.0
np.mean(a <=3)
0.42857142857142855
np.mean(a <=4)
0.5714285714285714

我不明白比较运算符是什么意思？numpy 的 mean() 函数实现的任何指针都会很好。

谢谢你。

Answer 1

好吧，如果你写了a <= 3，你就构造了一个包含值的数组：

array([ True,  True,  True, False, False, False, False], dtype=bool)

由于True具有值1.0（或1）并且False具有值0.0（或0），因此它计算mean布尔值列表。因此，换句话说，它将在这里计算该值在元素总数中保持的元素数。

mean本身没有特定的行为：如果你给它一个Foos的列表，它会简单地评估Foo1+Foo2+...Foon并在列表的长度上划分它，并且：

>>> False+True
1
>>> True+True
2

因此 的结果np.mean(a <=3)是 3/7（前三个元素<= 3超过七个元素）和np.mean(a <=4)4/7 在这里。