如何解决如何计算二维矩阵中每个子数组的加权中位数？
这个问题是一个新问题（我已经研究过类似的问题，但没有找到我所需要的）。因此：
将加权中位数有效地应用于2d numpy矩阵的每个子阵列的最有效方法是什么？ （没有额外的框架，但如果可能，请使用纯numpy）
Data = np.asarray([[ 1.1,7.8,3.3,4.9],[ 6.1,9.8,5.3,7.9],[ 4.1,4.8,7.1],...
[ 1.1,7.4,3.1,[ 7.1,3.8,7.3,8.1],[ 19.1,2.8,3.2,1.1]])
weights = [0.64,0.79,0.91,0]
注意：其他问题的答案仅显示一维问题。这个问题并不能有效地处理 1.000.000 子数组
解决方法
使用@JoonyoungPark提供的Data，您可以使用列表理解：
[np.median(i*weights) for i in Data]
[1.8535000000000001,4.3635,2.8135,1.7625000000000002,3.7729999999999997,2.5620000000000003]
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