我有一个python系列。该系列包含不同长度的列表。你知道吗
0 [2, 0, 2, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 0, 2, ...
1 [2, 2]
2 [2]
3 [1, 1, 0, 2, 2, 1, 0, 2, 2, 2, 0, 0, 0, 2, 0, ...
4 [1, 2, 0, 0, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
5 [2, 0, 1, 1]
6 [2, 2]
7 [0, 0, 2, 0, 2, 2]
8 [2, 0, 2, 0]
9 [2, 0, 2, 0, 2, 2, 2, 0, 2, 0, 2, 2, 2, 0, 2, ...
10 [1, 0]
11 [1, 2, 0, 0, 1, 2, 0, 2, 1, 1]
12 [1, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 2, 2, 1, ...
13 [0, 1, 0, 0, 2, 0, 1, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 1, 0, ...
14 [0, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 0, 2, ...
15 [1, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 2]
我想做的是衡量这些清单的波动性。就我而言,在度量之前,我需要做规范化工作(这意味着所有这些列表将共享相同的长度)。我认为分析每一个列表的先入为主的合理性是一个很好的选择选择。很遗憾,我不知道怎么处理。 也许第一步是将列表转换为给定的长度。第二步是计算每个百分位数的新分数(类似于最大池平均值?我不知道^).如何从列表中提取项目?你知道吗
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