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我已经在这里就同一主题提出了一些问题，但我真的很努力不让我正在研究的教授失望。这是我第一次使用 Python，我可能有点过头了。

无论如何，我收到了一个要读取的文件，并且能够使用以下命令：

SNdata = numpy.genfromtxt('...', dtype=None, 
usecols (0,6,7,8,9,19,24,29,31,33,34,37,39,40,41,42,43,44), 
names ['sn','off1','dir1','off2','dir2','type','gal','dist',
'htype','d1','d2','pa','ai','b','berr','b0','k','kerr'])

sn只是特定超新星名称的数组；type是一组超新星类型（Ia 或 II）等。

我需要做的第一件事就是简单地计算给定 SN 类型（Ia 或 II）的某些属性的概率。

例如，该列htype是星系的形态（以整数 1=椭圆形到 8=不规则形）。我需要计算给定 TypeIa 的椭圆和给定 TypeII 的椭圆的概率，所有整数最多为 8。

对于椭圆，我知道我只需要元素的数量htype = 1 and type = Ia除以元素的总数type = Ia。然后是元素的数量htype = 1 and type = II除以元素的总数type = II。

我只是不知道如何为此编写代码。我计划先找到每种类型的总数，然后运行一个 for 循环来查找具有特定htype给定type（Ia 或 II）的元素的数量。

有人可以帮我开始吗？如果需要任何澄清，请告诉我。

非常感谢。

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Numpy 支持布尔数组操作，这将使您的代码编写起来相当简单。例如，您可以这样做：

htype_sums = {}
for htype_number in xrange(1,9):
  htype_mask = SNdata.htype == htype_number
  Ia_mask = SNdata.type == 'Ia'
  II_mask = SNdata.type == 'II'

  Ia_sum = (htype_mask & Ia_mask).sum() / Ia_mask.sum()
  II_sum = (htype_mask & II_mask).sum() / II_mask.sum()
  htype_sums[htype_number] = (Ia_sum, II_sum)

每个_mask变量都是布尔数组，所以当你对它们求和时，你会计算True.

于 2013-11-03T23:04:52.033 回答
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您可以使用collections.Counter来计算所需的观察结果。

例如，

from collections import Counter
types_counter = Counter(row['type'] for row in data)

将为您提供所需的 sn 计数types。

htypes_types_counter = Counter((row['type'], row['htype']) for row in data)

计算形态和类型。然后，要获得对椭圆机的评估，只需除以

1.0*htypes_types_counter['Ia', 1]/types_counter['Ia']
于 2013-11-03T23:03:35.933 回答