在多維陣列中分組和匯總數據的實用指南

多維陣列中的分組涉及沿特定軸的減少或使用外部標籤對分區數據進行分組，例如計算空間手段或按季節等類別進行匯總。 2。 numpy可以使用均值（）和sum（）等函數啟用基於軸的聚合，這些函數接受軸參數，允許在一個或多個軸上進行有效的計算，並通過索引支持自定義分組，例如特定月份範圍的平均數據。 3。 Xarray通過為多維陣列提供類似Pandas的Groupby功能來增強標記的數據操作，從而可以通過Time.Month或Binned Latitude等坐標進行直觀的分組，並自動處理維度對準和廣播。 4。最佳實踐包括驗證軸訂單，使用keepDims = true以表為形狀一致性，對重複操作的預定索引，利用DASK的大型數據集以及避免元素循環以支持向量操作。 5。有效聚合的關鍵顯然是基於軸或元數據來定義組，然後選擇適當的工具（用於原始數組效率的笨拙或Xarray的標記，語義清晰度的Xarray），並沿正確的尺寸施加降低，以提取有意義的見解。

使用多維陣列是數據分析，科學計算和機器學習的常見任務。通常，您需要沿特定維度進行分組數據，並應用聚合功能（例如總和，均值或計數）來提取有意義的見解。雖然這聽起來很複雜，但現代工具（例如Numpy，Xarray和Pandas）（用於標記的數據）使其實用有效。

這是在多維陣列中分組和匯總數據的直接指南，重點是現實世界可用性。

了解多維陣列中的分組

在多維數組的背景下，“分組”通常意味著通過特定軸或基於分區數據的外部標籤應用操作。與Pandas DataFrames不同，RAW數組沒有內置的GroupBy方法，但是您可以通過利用數組索引，掩蔽和減少操作來實現分組。

例如，假設您有一個3D溫度讀數陣列：（時間，緯度，經度）。您可能需要：

• 計算一段時間的平均溫度（全球平均值）
• 小組按緯度帶和計算區域平均值
• 每日數據匯總到月份中

關鍵是識別哪個軸或元數據定義您的組，然後相應地應用減少。

使用numpy進行基於軸的聚合

Numpy提供了接受axis參數的功能強大的減少功能（ sum ， mean ， std等），這是您的主要工具。

導入numpy作為NP

＃示例：3D數組（時間= 12，lat = 5，lon = 5）
data = np.random.rand（12，5，5）

＃隨著時間的推移（軸0）→獲得空間平均值
temutal_mean = data.mean（axis = 0）＃形狀：（5，5）

＃匯總經度（軸2）→區域平均值
zonal_mean = data.mean（axis = 2）＃shape ：（ 12，5）

＃在多個軸上匯總
global_time_series = data.mean（axis =（1，2））＃shape ：（ 12，）

如果您想根據外部類別進行分組（例如，將季節分組為幾個月），則可以使用索引：

 ＃假設軸0是月0–11
季節= {
    'djf'：[0，1，11]，＃dec，1月，2月，
    '媽媽'：[2，3，4]，
    'jja'：[5，6，7]，
    “兒子”：[8，9，10]
}

pensional_means = {}
對於季節，季節的幾個月（）：
    pensional_data =數據[月，：，：]＃選擇相關月份
    simesl_means [季節] = simesl_data.mean（axis = 0）＃每個季節的空間平均值

這種方法為您提供了完全控制，即使使用大型陣列也可以有效地工作。

利用Xarray進行標記的分組和聚合

當您的數據具有有意義的維度和坐標（例如，時間，區域，類別）時，Xarray通常是更好的選擇。它為多維陣列帶來了類似熊貓的群體功能。

導入Xarray作為XR

＃創建標記的3D數據集
times = pd.date_range（'2023-01-01'，oferts = 12，freq ='m'）
lats = np.linspace（-60，60，5）
lons = np.linspace（0，360，5，端點= false）

da = xr.dataArray（data，coords = [times，lats，lons]， 
                  dims = ['time'，'lat'，'lon']）

＃小組按月（例如，所有Januaries） - 對氣候學有用
youncal_cycle = da.groupby（'time.month'）。平均值（dim ='time'）

＃季節的小組
pensional_avg = da.groupby（'Time.Season'）。平均值（DIM ='TIME'）

＃或按自定義標籤組（例如，緯度垃圾箱）
lat_bins = pd.cut（lats，bins = [ -  90，-30，30，90]，labels = ['south'，'tropics'，'north']）
da_binned = da.assign_coords（lat_bin =（'lat'，lat_bins））
binned = da_binned.groupby（'lat_bin'）。均值（dim =（'lat'，'lon'））

Xarray會自動處理對齊，廣播和尺寸跟踪，使復雜的聚合更加可讀性和易於錯誤。

有效且清晰的聚合的提示

• 始終檢查軸順序：誤認為軸導致錯誤的聚合。清楚使用.shape和標籤尺寸。
• 當您想保留維數以進行廣播時，請使用keepdims=True ：

   Mean_over_time = data.mean（axis = 0，keepdims = true）＃shape ：（ 1，5，5）

• 預報面罩或索引重複分組操作以避免重新計算。
• 塊大數組（通過Xarray使用Dask），如果內存是一個問題，則可以降低組件和減少。
• 避免在陣列元素上循環python循環；而是使用矢量化索引或組方法。

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一旦將分組邏輯映射到陣列軸或外部標籤，多維陣列中的分組和聚合就變得很簡單。對於未標記的數字計算，Numpy的基於軸的減少是快速且足夠的。當尺寸帶有含義（例如時間，空間或類別）時，Xarray的標記操作使代碼更加直觀和可維護。

基本上，定義您的組，選擇正確的工具，然後沿正確的軸減少。這是大部分戰鬥。

以上是在多維陣列中分組和匯總數據的實用指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！