Предоставлено три списка:Вычислить среднее из массивов в NumPy
A = [1, 2, 3]
B = [4, 5, 6]
C = [7, 8, 9]
Как рассчитать среднее из следующих (столбцов)?
Не следующее (строк),
import numpy as np
A = np.array([1,2,3])
B = np.array([4,5,6])
C = np.array([7,8,9])
Что я должен делать?
Использование numpy.ndarray.transpose:
>>> np.array([
... [1,2,3],
... [4,5,6],
... [7,8,9]
... ]).transpose().mean(axis=1)
array([ 4., 5., 6.])
или с помощью numpy.transpose:
>>> np.transpose([
... [1,2,3],
... [4,5,6],
... [7,8,9]
... ]).mean(axis=1)
array([ 4., 5., 6.])
UPDATE
Как отметил Дейв Гиршфельд, значит над axis=0 будет намного лучше:
>>> np.array([
... [1,2,3],
... [4,5,6],
... [7,8,9]
... ]).mean(axis=0)
array([ 4., 5., 6.])
Несмотря на то, что транспонирование в numpy просто возвращает другой «вид» на базовые данные и фактически не копирует и не перемещает какие-либо данные, он по-прежнему кажется избыточным - просто возьмите среднее значение над осью = 0' –
@DaveHirschfeld, Thank вы для комментариев. Я обновил ответ в соответствии с вашими комментариями. Извините за ответ слишком поздно. – falsetru
import numpy as np
A = np.array([1,2,3])
B = np.array([4,5,6])
C = np.array([7,8,9])
Z = zip(A,B,C)
for z in Z :
print np.mean(np.asarray(z))
Это ясно написано в документации: http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.mean.html – Raiyan
этот вопрос не только о вычислении среднего, но до того, что списки имеют чтобы быть организованным, но как? @ Raiyan – 2964502
Этот вопрос не должен быть закрыт как не по теме, но, вероятно, существует дубликат (учитывая, что он является таким базовым (или другие опубликовали тот же домашний вопрос). –