计算 numpy 数组列表

Question

我正在尝试对包含 numpy 数组的列表进行一些计算（平均值、总和等）。例如：列表 = [数组([2, 3, 4]),数组([4, 4, 4]),数组([6, 5, 4])]如何检索平均值（例如）？在类似列表[4,4,4]或类似 numpy 的数组中array([4,4,4])？在此先感谢您的帮助！编辑：抱歉，我没有正确解释我的目标：我想获得数组的第 i 个索引的平均值。例如，对于索引 0 ：(2+4+6)/3 = 4我不想要这个：(2+3+4)/3 = 3因此最终的结果将是[4,4,4] / 而不是 [3,4,5]

Answer 1

如果L是标量列表，则可以使用直接表达式来计算平均值：

sum(L) / len(L)

幸运的是，这在数组列表上没有改变：

L = [np.array([2, 3, 4]), np.array([4, 4, 4]), np.array([6, 5, 4])]

sum(L) / len(L)

# array([4., 4., 4.])

对于这个例子，这恰好比 numpy 函数快得多 np.mean

timeit(lambda: np.mean(L, axis=0))

# 13.708808058872819

timeit(lambda: sum(L) / len(L))

# 3.4780975924804807

Answer 2

给定一个 1d array a，np.mean(a)应该可以解决问题。

如果您有一个 2d 数组并希望分别计算每个数组的均值，请指定np.mean(a, axis=1).

有等价的函数np.sum，等等。

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.mean.html 

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.sum.html

Answer 3

您可以使用 map

import numpy as np

my_list = [np.array([2, 3, 4]),np.array([4, 4, 4]),np.array([6, 5, 4])]

np.mean(my_list,axis=0) #[4,4,4]

注意：不要命名您的变量，list因为它会影响内置函数