计算二维阵列中的平均横向尺寸

2024-03-29 09:21:43 发布

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我有一个数组a如下:

a = [[40, 10], [50, 11]]

我需要分别计算每个维度的平均值,结果应该是:

[45, 10.5]

45a[*][0]的平均值,10.5a[*][1]的平均值。

在不使用循环的情况下,最优雅的解决方法是什么?


Tags: 方法情况数组平均值
3条回答

以下是一个非numpy解决方案:

>>> a = [[40, 10], [50, 11]]
>>> [float(sum(l))/len(l) for l in zip(*a)]
[45.0, 10.5]

a.mean()接受一个axis参数:

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.array([[40, 10], [50, 11]])

In [3]: a.mean(axis=1)     # to take the mean of each row
Out[3]: array([ 25. ,  30.5])

In [4]: a.mean(axis=0)     # to take the mean of each col
Out[4]: array([ 45. ,  10.5])

或者,作为一个独立的函数:

In [5]: np.mean(a, axis=1)
Out[5]: array([ 25. ,  30.5])

切片无法工作的原因是,这是切片的语法:

In [6]: a[:,0].mean() # first column
Out[6]: 45.0

In [7]: a[:,1].mean() # second column
Out[7]: 10.5

如果你经常这样做,NumPy是一条路。

如果由于某种原因您不能使用NumPy:

>>> map(lambda x:sum(x)/float(len(x)), zip(*a))
[45.0, 10.5]

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