我有这样一个清单:
[array([ 0.6, 0.6, -0.6, -0.6, -0.6, -0.6, -0.6, -0.6, -0.6, -0.6]), array([ 0.35, 0.35, 0.35, 0.35, 0.35, 0.35, 0.35, 0.35, -0.35,
-0.35])]
我可以保证每个子列表的大小是相同的。我需要对每个位置的每个元素求和(生成一个与子列表大小相同的列表)。你知道吗
这是这样产生的:
sums = []
for key in est_dict.keys():
model, alpha = est_dict[key]
fX = model.predict(X)
y_fx = np.where(fX==0, -1, fX)
sums.append(y_fx * alpha)
如果有一种方法可以在不预先知道子列表的大小的情况下立即构建总和,那就更好了。你知道吗
np.sum(sums, axis=0)
您甚至不需要创建新的2D numpy数组。你知道吗
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