python：计算质心

我有一个包含 4 列的数据集：x、y、z 和值，比方说：

x  y  z  value
0  0  0  0
0  1  0  0
0  2  0  0
1  0  0  0
1  1  0  1
1  2  0  1
2  0  0  0
2  1  0  0
2  2  0  0

我想计算质心CM = (x_m,y_m,z_m)所有价值观。在本示例中，我想看到(1,1.5,0)作为输出。

我认为这一定是一个小问题，但我在互联网上找不到解决方案。scipy.ndimage.measurements.center_of_mass似乎是正确的事情，但不幸的是，该函数总是返回两个值（而不是 3）。此外，我找不到任何有关如何设置的文档ndimage来自数组：我会使用形状为 N 的 numpy 数组吗(9,4)？那么 N[:,0] 是 x 坐标吗？

非常感谢任何帮助。

我能想到的最简单的方法是：只需找到按每个分量的贡献加权的质量分量坐标的平均值。

import numpy
masses = numpy.array([[0,  0,  0,  0],
[0,  1,  0,  0],
[0,  2,  0,  0],
[1,  0,  0,  0],
[1,  1,  0,  1],
[1,  2,  0,  1],
[2,  0,  0,  0],
[2,  1,  0,  0],
[2,  2,  0,  0]])

nonZeroMasses = masses[numpy.nonzero(masses[:,3])] # Not really necessary, can just use masses because 0 mass used as weight will work just fine.

CM = numpy.average(nonZeroMasses[:,:3], axis=0, weights=nonZeroMasses[:,3])