Numpy基于列的条件累加和

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy基于列的条件累加和。在数据处理过程中，条件累加和是一个非常有用的工具，可以在满足特定条件时对数据进行累加。使用Numpy可以大大简化这一过程，减少代码量，提高效率。

阅读更多：Numpy 教程

条件累加和的定义

条件累加和是对一个数据集进行累加，而不是简单地对所有数据求和。这样做的理由是我们需要对数据集的某些部分进行累加，而不是简单地对整个数据集求和。

例如，我们有一个长度为10的数组：

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

现在，我们想要找到所有偶数的累加和。我们可以使用以下代码实现：

cumsum = np.cumsum(array * (array % 2 == 0))

其中，array * (array % 2 == 0)将会得到一个长度与原数组相同的数组，其中所有的奇数位置都是0，偶数位置则是原数组中的偶数。接下来，我们对这个数组进行累加，即可得到偶数的累加和。

基于列的条件累加和

在处理矩阵或数据表格时，我们可能需要对某些列进行条件累加和。例如，在一个5 x 3的矩阵中，我们想要对第二列中满足某个条件的值进行累加。

假设我们有一个矩阵：

matrix = np.array([
    [ 1,  2,  3],
    [ 4,  5,  6],
    [ 7,  8,  9],
    [10, 11, 12],
    [13, 14, 15]
])

现在，我们想要找到所有第二列中的偶数，并计算它们的累加和。我们可以使用以下代码实现：

cumsum = np.cumsum(matrix[:, 1] * (matrix[:, 1] % 2 == 0))

其中，matrix[:, 1]表示取出矩阵的第二列，matrix[:, 1] % 2 == 0表示对第二列中的所有元素做取余运算，再判断是否等于0，从而得到一个与第二列长度相同的数组，其中所有奇数位置都是0，偶数位置是对应的偶数值。接下来，我们将这个数组和累加函数cumsum结合起来使用，即可对第二列中的偶数进行累加。

带条件的逐行条件累加

在有些情况下，我们需要对每一行满足条件的数据进行累加。下面，我们假设我们有一个5 x 3的矩阵，想要对每一行中小于该行平均值的数据进行累加。

首先，我们需要计算每一行的平均值，这可以使用以下代码实现：

means = np.mean(matrix, axis=1, keepdims=True)

其中axis=1表示计算每一行的平均值，keepdims=True表示保持维度不变，即仍然是一个5 x 1的矩阵。

接下来，我们需要找到每一行中小于该行平均值的数据，即可使用以下代码实现：

less_than_mean = matrix - means < 0

其中，matrix - means表示将每一行的平均值从该行中的每个值中减去，得到一个新的矩阵，然后用<运算符比较，得到一个包含布尔类型的矩阵，其中小于该行平均值的元素为True，大于等于平均值的元素为False。

最后，我们可以对每一行中小于平均值的元素进行累加，可以使用以下代码实现：

cumsums = np.zeros((matrix.shape[0],))
for i in range(matrix.shape[0]):
    cumsums[i] = np.cumsum(matrix[i, :][less_than_mean[i, :]])

其中，np.zeros((matrix.shape[0],))创建一个长度为矩阵行数的一维数组，用来存储每一行小于平均值的元素的累加和。接下来，我们使用一个for循环来遍历每一行，matrix[i, :]表示取出第i行的数据，less_than_mean[i, :]表示取出第i行对应的布尔类型的矩阵。我们将这两个矩阵相乘得到一个只包含小于平均值的元素的一维数组，然后对其进行累加，得到每一行小于平均值的元素的累加和。