2 个列表的所有元素的成对平均值答案

【问题标题】：Pairwise mean of all elements of 2 lists2 个列表的所有元素的成对平均值
【发布时间】：2022-11-02 00:25:25
【问题描述】：

python中2个列表的所有横向均值（或总和或其他）是否有函数？

我可以编写一个嵌套循环来执行此操作：

import numpy as np

A = [1,2,3]
B = [8,12,11]

C = np.empty((len(A),len(B)))
for i, x in enumerate(A):
    for j, y in enumerate(B):
        C[i][j] = np.mean([x,y])

结果：

array([[4.5, 6.5, 6. ],
       [5. , 7. , 6.5],
       [5.5, 7.5, 7. ]])

但感觉这是一种非常迂回的方法。我想嵌套列表理解也有一个选项，但这看起来也很丑陋。

有没有更pythonic的解决方案？

【问题讨论】：

就这样做：np.add(*np.meshgrid(B, A))/2

标签： python numpy

【解决方案1】：

你在用numpy吗？如果是这样，您可以广播您的数组并在一行中实现这一点。

import numpy as np

A = [1,2,3]
B = [8,12,11]

C = (np.array(A).reshape(-1, 1) + B) / 2 # Here B will be implicitly converted to a numpy array. Thanks to @Jérôme Richard.

【讨论】：

好吧，您的代码的输出是：[[4.5 6.5 6. ] [5. 7. 6.5] [5.5 7.5 7. ]]。这在我打印C 时出现。
如果你打印type(C)，你会发现它是一个numpy数组。 :)
是的，但是您能否将其转换为所需输出的列表[4.5, 7.0, 7.0]
感谢您指出这一点。但我不认为结果的类型对于这个问题很重要。提问者想要整洁和 Pythonic 的解决方案。 :) 如果提问者澄清他的意图，我将对其进行编辑。
在这种情况下，当您使用 meshgrid 时，您实际上会生成两个 3x3 数组。对于reshape，您无需触及数组的底层存储。 @D b_

【解决方案2】：

我觉得你可以只使用一个 for 循环来使事情变得非常干净。通过使用zip() 函数，您可以简化代码。 O(logn) 时间复杂度最低的最佳方法之一是：

import numpy as np
A = [1,2,3]
B = [8,12,11]
C = [np.mean([x,y]) for x,y in zip(A,B)] # List Comprehension to decrease lines
print(C)

【讨论】：

这给出了一个一维平均值列表，与np.mean([A,B],axis=0) 一样

【解决方案3】：

我建议这样的列表理解：

C= [[(xx+yy)/2 for yy in B] for xx in A]

【讨论】：

这正是他们所做的，但在list comprehension。
嵌套列表理解并不像我想象的那么难看（而且绝对比我原来帖子中的嵌套循环好得多）：P