如何在python中平均一个数组数组？

Question

我有一个运行了很多次的模拟。每次生成一个数组并将其插入一个更大的数组中时，都会跟踪所有数据。例如

record = []
for i in range(2):
     r = random.random()
     array = numpy.arange(20)*r
     array.shape = (10,2)
     record.append(array)
record = numpy.array(record)

产生：

[[[  0.           0.88765927]
  [  1.77531855   2.66297782]
  [  3.55063709   4.43829637]
  [  5.32595564   6.21361492]
  [  7.10127419   7.98893346]
  [  8.87659274   9.76425201]
  [ 10.65191128  11.53957056]
  [ 12.42722983  13.3148891 ]
  [ 14.20254838  15.09020765]
  [ 15.97786693  16.8655262 ]]

 [[  0.           0.31394919]
  [  0.62789839   0.94184758]
  [  1.25579677   1.56974596]
  [  1.88369516   2.19764435]
  [  2.51159354   2.82554274]
  [  3.13949193   3.45344112]
  [  3.76739031   4.08133951]
  [  4.3952887    4.70923789]
  [  5.02318709   5.33713628]
  [  5.65108547   5.96503466]]]

因为每个array代表我的程序中的一个模拟。我想平均包含在record中的两个不同数组。

基本上我想要一个与array维度相同的数组，但它是所有单独运行的平均值。

很明显，我可以在阵列上循环，但是在我的实际模拟中有很多数据，所以我认为这将非常耗费时间

示例输出（显然不是零）：

average = [[0.0, 0.0]
           [0.0, 0.0]
           [0.0, 0.0]
           [0.0, 0.0]
           [0.0, 0.0]
           [0.0, 0.0]
           [0.0, 0.0]
           [0.0, 0.0]
           [0.0, 0.0]
           [0.0, 0.0]]

Answer 1

上面示例中的record数组是三维的，形状为：

>>> record.shape
(2, 10, 2)

第一个维度对应于实验的两次迭代。要平均它们，您需要告诉np.average沿着axis=0执行它的操作

>>> np.average(record, axis=0)
array([[ 0.        ,  0.45688836],
       [ 0.91377672,  1.37066507],
       [ 1.82755343,  2.28444179],
       [ 2.74133015,  3.19821851],
       [ 3.65510686,  4.11199522],
       [ 4.56888358,  5.02577194],
       [ 5.4826603 ,  5.93954865],
       [ 6.39643701,  6.85332537],
       [ 7.31021373,  7.76710209],
       [ 8.22399044,  8.6808788 ]])

如果您事先知道要运行多少个模拟，那么最好跳过列表并执行以下操作：

simulations, sim_rows, sim_cols = 1000000, 10, 2
record = np.empty((simulations, sim_rows, sim_cols))
for j in xrange(simulations) :
    record[j] = np.random.rand(sim_rows, sim_cols)

>>> np.average(record, axis=0)
[[ 0.50021935  0.5000554 ]
 [ 0.50019659  0.50009123]
 [ 0.50008591  0.49973058]
 [ 0.49995812  0.49973941]
 [ 0.49998854  0.49989957]
 [ 0.5002542   0.50027464]
 [ 0.49993122  0.49989623]
 [ 0.50024623  0.49981818]
 [ 0.50005848  0.50016798]
 [ 0.49984452  0.49999112]]

Answer 2

你为什么认为准时会很费钱？你仍然需要做同样数量的添加。加法是关联的！

只要做：

averages = [average(subarray) for subarray in bigarray]

Answer 3

基本上你可以用

record.mean(axis=0)

我不确定您要平均哪个轴，例如在您的示例中，两个轴具有维度2（您的数组具有形状（2,10,2））。如果你想平均最后一个，就用

record.mean(axis=2)