每行numpy非对角元素的均值

Question

我本质上具有大小为n x n的混淆矩阵，所有对角元素均为1。

[对于每一行，我希望计算其平均值，不包括1，即不包括对角线值。 numpy中有一种简单的方法吗？

这是我当前的解决方案：

mask = np.zeros(cs.shape, dtype=bool)
np.fill_diagonal(mask, 1)
print(np.ma.masked_array(cs, mask).mean(axis=1))

其中cs是我的n x n矩阵

代码似乎很复杂，我当然觉得有一个更优雅的解决方案。

Answer 1

使用summation的简洁形式-

(cs.sum(1)-1)/(cs.shape[1]-1)

对于忽略对角线元素的一般情况，请使用np.diag代替1偏移量-

(cs.sum(1)-np.diag(cs))/(cs.shape[1]-1)

[另一个有mean-

n = cs.shape[1]
(cs.mean(1)-1./n)*(n/(n-1))

Answer 2

[另一个简单的主意是使用内置的numpy.average() API，在此我们为混淆矩阵中的每个元素提供numpy.average()以有助于平均值。通过将其权重设置为零，我们可以灵活地排除矩阵中的任何元素。下面是一个完整的示例：

weights