numpy.sum 有条件的

Question

在以下代码中：

def compute_class_freqs():
    """
    Compute positive and negative frequences for each class.

    Returns:
        positive_frequencies (np.array): array of positive frequences for each
                                         class, size (num_classes)
        negative_frequencies (np.array): array of negative frequences for each
                                         class, size (num_classes)
    """
    ### START CODE HERE (REPLACE INSTANCES OF 'None' with your code) ###
    labels = [[0,1,0],[1,1,1],[0,1,1]]
    print(labels)
    # total number of patients (rows)
    N = labels[0]
    
    positive_frequencies = None
    negative_frequencies = None

    ### END CODE HERE ###
    return positive_frequencies, negative_frequencies

我想将每行中 1 的数量相加并将每个和附加到 positive_frequencies，并将每行中 0 的数量相加并将每个和附加到negative_frequencies。如何使用 numpy 函数 numpy.sum() 和 numpy.where() 做到这一点？

编辑：positive_frequencies 应该是每列中 1 的数量除以总行数，负频率应该是每列中 0 的数量除以总行数。基本上，该函数应该返回 numpy 浮点数组。

Answer 1

我认为这可能有效，我知道您的 cmets 中已经有一个答案，并且这不使用 np.sum 或 np.where，但我想我会分享我是如何做到的：

labels = [[0,1,0],[1,1,1],[0,1,1]]

positive_frequencies = [len([num for num in listOfNums if num == 1]) for listOfNums in labels]
negative_frequencies = [len([num for num in listOfNums if num == 0]) for listOfNums in labels]

print(positive_frequencies, negative_frequencies)

这让我得到了以下输出：

[1, 3, 2] [2, 0, 1]