如何从未排序Matrix中按性别提取对应身高的Vector？

针对上千行的数据集，最简便高效的方式是用Python的pandas库处理，步骤清晰易上手：

方法一：使用pandas（推荐，适合大数据量） #

1. 先导入pandas库

import pandas as pd

2. 加载你的数据：

   • 如果数据存在CSV文件里，直接读取：

     df = pd.read_csv("你的数据文件路径.csv")
     

   • 如果是手动构建示例数据（仅作演示）：

     data = {
         "性别": ["F", "M", "M", "F", "F", "M"],
         "身高": [160, 182, 175, 157, 172, 195]
     }
     df = pd.DataFrame(data)
     

3. 按性别筛选身高生成向量：

# 提取男性身高，转成普通列表
male_height = df[df["性别"] == "M"]["身高"].tolist()
# 结果：[182, 175, 195]

# 提取女性身高
female_height = df[df["性别"] == "F"]["身高"].tolist()
# 结果：[160, 157, 172]

方法二：基础Python实现（无需额外库） #

如果不想安装第三方库，用基础循环也能处理：

# 假设数据是从文件读取或已整理成列表格式
data = [
    ["F", 160],
    ["M", 182],
    ["M", 175],
    ["F", 157],
    ["F", 172],
    ["M", 195]
]

male_height = []
female_height = []

for gender, height in data:
    if gender == "M":
        male_height.append(height)
    elif gender == "F":
        female_height.append(height)

处理后male_height和female_height就是你需要的两个向量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bprime