Python -根据变量2和numpy生成变量1的条件平均值？

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在Python中，您可以使用numpy库来生成变量1的条件平均值。首先，您需要导入numpy库：

import numpy as np

然后，您可以使用numpy的条件平均值函数np.average()来实现。该函数接受两个参数：第一个参数是条件，第二个参数是根据条件计算平均值的数组。

假设变量2是一个布尔数组，变量1是一个数值数组，您可以使用以下代码生成变量1的条件平均值：

variable1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # 变量1的数组
variable2 = np.array([True, False, True, False, True])  # 变量2的布尔数组

condition_mean = np.average(variable1, weights=variable2)  # 计算条件平均值

print(condition_mean)  # 打印结果

上述代码中，weights参数用于指定条件数组的权重，即为True的元素对应的变量1的值将被考虑在计算平均值时，而为False的元素将被忽略。

关于numpy库的更多信息和使用方法，您可以参考腾讯云的numpy产品介绍链接地址：腾讯云numpy产品介绍

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