r - 按第一行分组计算均值和总和的值

下面是一个示例代码，按第一行分组计算均值和总和的值：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9],
                [10, 11, 12]])

# 按第一行分组计算均值和总和
grouped = {}

for row in arr:
    key = row[0]
    if key not in grouped:
        grouped[key] = []
    grouped[key].append(row[1:])

means = {}
sums = {}

for key, values in grouped.items():
    means[key] = np.mean(values, axis=0)
    sums[key] = np.sum(values, axis=0)

print("均值：")
for key, value in means.items():
    print(key, ":", value)

print("总和：")
for key, value in sums.items():
    print(key, ":", value)

输出结果：

均值：
1 : [2. 3.]
4 : [5. 6.]
7 : [8. 9.]
10 : [11. 12.]
总和：
1 : [2 3]
4 : [5 6]
7 : [8 9]
10 : [11 12]

这个示例使用了numpy库来进行数组操作。首先，创建一个二维数组arr。然后，使用一个字典grouped来按第一行分组，将每个分组的剩余部分存储在列表中。接下来，使用另外两个字典means和sums来存储每个分组的均值和总和。最后，打印出均值和总和的结果。