假設(shè)我在2x4矩陣中有一些數(shù)據(jù)（4個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，2個(gè)特征）X = np.array([[4,3,5,6], = [x1 x2 x3 x4]              [7,4,6,5]]) “最接近的” 3x4矩陣，它指示最接近每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)x的群集k。（3個(gè)集群，4個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)）C = [[1 0 1 0]     [0 0 0 1]     [0 1 0 0]]我想找到一種有效的方法，使用numpy計(jì)算每個(gè)群集中數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值。我的想法是構(gòu)造一個(gè)看起來(lái)像這樣的矩陣：idea = [[x1 0  x3 0 ]        [0  0  0  x4]        [0  x2 0  0 ]]將其元素匯總到各列中，然后除以中的相應(yīng)元素np.sum(c,axis=1)，因?yàn)榫祽?yīng)僅考慮屬于該類(lèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)（即不包括零）。此示例的最終預(yù)期輸出應(yīng)為3x2矩陣：output = [(x1+x3)/2  = [ [4.5 6.5]           x4            [6   5  ]           x2       ]    [3   4  ]]我什至無(wú)法構(gòu)建看起來(lái)像我的idea矩陣的矩陣。我不知道這是否是解決這個(gè)問(wèn)題最有效的方法我想避免使用任何for循環(huán)。