如何使用numpy向量化有条件的掩码加权平均值？

使用numpy向量化有条件的掩码加权平均值，可以按照以下步骤进行：

步骤1：导入numpy库

import numpy as np

步骤2：创建输入数组arr和条件数组mask

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.array([True, False, True, False, True])

步骤3：计算加权平均值

weighted_avg = np.average(arr, weights=mask)

在这个例子中，我们使用了numpy的average函数来计算加权平均值。输入数组arr是待计算的数组，条件数组mask用来指定加权的条件，True表示参与加权计算，False表示不参与加权计算。

步骤4：打印结果

print(weighted_avg)

完整代码示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = np.array([True, False, True, False, True])

weighted_avg = np.average(arr, weights=mask)

print(weighted_avg)

输出结果为：

2.6666666666666665

这个结果是根据条件数组mask中的True和False来计算加权平均值得出的。

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