有没有办法巧妙地编写这段代码？

Question

我正在为一个数据集编写代码，其中包含 7 个不同的数据集，a1,a2,...,a7。每个数据集的维度不同。我想计算相关矩阵，然后得到它们的平均值。

A1 = get_corr(a1)
A2 = get_corr(a2)
A3 = get_corr(a3)
A4 = get_corr(a4)
A5 = get_corr(a5)
A6 = get_corr(a6)
A7 = get_corr(a7)

A_mean = [np.mean(A1),np.mean(A2),np.mean(A3),
             np.mean(A4),np.mean(A5),np.mean(A6),
             np.mean(A7)]

有没有办法更聪明地写这篇文章？ 附言。我想一种方法是输入A=[a_1,a_2,...,a_7]，然后使用while循环

A_c = []
for i in len(A):
    A_c.append(get_corr(A[i]))
A_mean =[]
for i in len(A_c):
    A_mean.append(np.mean(A_c[i])

如果您认为它聪明与否，我将不胜感激？

Answer 1

我可以想到两种可能的方法：
第一，使用多个赋值：

A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7 = get_corr(a1),get_corr(a2),get_corr(a3),get_corr(a4),get_corr(a5),get_corr(a6),get_corr(a7)
A_mean = [np.mean(A1),np.mean(A2),np.mean(A3),
             np.mean(A4),np.mean(A5),np.mean(A6),
             np.mean(A7)]

第二个（也是更 Pythonic 的）是列表理解：

items = [a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7]
corrs = [ get_corr(item) for item in items]
means = [ np.mean(corr) for corr in corrs]