Iterieren über numpy Matrixspalten

Question

Ich habe folgende numpy matrix:

 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9  
0  0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
1  0.0 0.0 5.0 0.0 9.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
2  0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.0 0.0 0.0 0.0 
3  0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 5.0 0.0 
4  0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
5  0.0 0.0 7.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
6  0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
7  5.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 6.0 0.0 0.0 
8  2.0 0.0 0.0 0.0 3.0 0.0 6.0 0.0 8.0 0.0 
9  0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 
10  0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 

Ich will die Nicht-Null-Wert durchschnittlich jede Zeile und Spalte separat berechnen. So soll mein Ergebnis so etwas wie diese:

average_rows = [1.0,7.0,2.0,5.0,0.0,4.0,0.0,5.5,4.75,1.0,0.0] 
average_cols = [3.5,1.0,4.33333,0.0,4.33333,0.0,4.0,6.0,6.5,0.0] 

Ich kann nicht herausfinden, wie über sie zu durchlaufen, und ich bekomme immer wieder TypeError: unhashable type

Auch bin ich nicht sicher, ob das Iterieren die beste Lösung , Versuchte ich auch etwas wie R[:,i], um jede Spalte zu ergreifen und es unter Verwendung sum(R[:,i]) zu summieren, aber behalten Sie den gleichen Fehler.

Answer 1

Es ist besser, 2d np.array anstelle von Matrix zu verwenden.

import numpy as np 
data = np.array([[1, 2, 0], [0, 0, 1], [0, 2, 4]], dtype='float') 
data[data == 0] = np.nan 
# replace all zeroes with `nan`'s to skip them 
# [[ 1. 2. nan] 
# [ nan nan 1.] 
# [ nan 2. 4.]] 
np.nanmean(data, axis=0) 
# array([ 1. , 2. , 2.5]) 
np.nanmean(data, axis=1) 
# array([ 1.5, 1. , 3. ])