计算平均值和第一个标准差之间的平均值

Question

我有一个数组：

import numpy as np

# Create an array of values
values = np.array([41,17,44,36,14,29,33,38,49,39,22,15,46])

# Calculate the mean
mean = np.mean(values)

# Calculate the standard deviation
standard_deviation = np.std(values)

如何计算平均值和第一个标准差之间的平均值？我有：

# Calculate the average of values between the mean and the first standard deviation
mean_between_mean_and_first_standard_deviation = np.mean(values[(values >= mean) & (values <= standard_deviation)])
print("Average between mean and first standard deviation:", mean_between_mean_and_first_standard_deviation)

我得到：

Average between mean and first standard deviation: nan

Answer 1

下图应该可以看得更清楚。您需要选择介于

mean

和

mean

加上

standard_deviation

的一倍之间的值。

np.mean(values[(values >= mean) & (values < (mean + 1 * standard_deviation))])

或者如果你想要中点，你可以这样做：

np.mean([mean, mean + 1 * standard_deviation])

Answer 2

例如，您可以这样做：

np.mean(values[np.logical_and(values >= mean, values <= mean+standard_deviation)])

values >= mean

求值为与

values

形状相同的布尔数组，这样在满足条件的地方都有

True

，否则为

False

。同样，对于

values <= mean+standard_deviation

.

剩下的就是使用

np.logical_and()

找到满足这两个条件的地方。然后，仅在值满足两个条件的索引处，使用该布尔数组来计算

values

的平均值