如何简化numpy数组的质心计算？
根据我对numpy的了解，逐行处理数组中的每一行是个不太好的主意。使用广播（broadcasting）显然是更好的方法。那么，如何将形状为 (N,3) 的数据转换到质心（中心）呢？下面是我正在使用的“坏方法”。这个方法可以工作，但我怀疑在处理大数据量时（即大 N）性能会受到影响：
CM = R.sum(0)/R.shape[0]
for i in xrange(R.shape[0]): R[i,:] -= CM
2 个回答
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根据你定义的内容，你可以把质心的计算简化成：
R -= R.mean(axis=0)
如果你数组中的不同元素有不同的质量，定义在 mass 中，那么我会使用：
R -= np.average(R,axis=0,weights=mass)
可以查看这个链接了解更多信息：http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.average.html
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试试
R -= R.sum(0) / len(R)
这个方法。广播功能会自动处理好一切。