Numpy数组根据高维数据集的标签列对每个列值求和

Numpy是一个Python科学计算库，用于处理大型、多维数组和矩阵。它提供了丰富的函数和工具，可用于高效地进行数值计算和数据分析。

针对给定的高维数据集，若需要对每个列值进行求和并根据标签列进行聚合，可以使用Numpy的函数来实现。

首先，使用Numpy的loadtxt函数加载数据集，并将其存储为一个Numpy数组。这个函数可以根据数据集的格式进行灵活的解析和加载。

import numpy as np

# 加载数据集，假设数据集文件名为data.txt，以制表符分隔
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter='\t')

然后，使用unique函数获取标签列的唯一值，并遍历这些唯一值。对于每个唯一值，使用Numpy的sum函数对对应的列进行求和，并将结果存储在一个字典中。

# 假设标签列在数据集的最后一列
labels = data[:, -1]  # 获取标签列
unique_labels = np.unique(labels)  # 获取唯一值

result = {}  # 存储聚合结果的字典

for label in unique_labels:
    mask = (labels == label)  # 创建布尔掩码，选择标签列等于当前唯一值的行
    summed_values = np.sum(data[mask, :-1], axis=0)  # 对选择的行的其他列求和
    result[label] = summed_values

这样，result字典中的键为标签值，值为对应标签值的每个列的求和结果。

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