有没有办法取多个相同大小的列表的平均值？答案

【问题标题】：Is there a way of taking the average of multiple lists of equal size?有没有办法取多个相同大小的列表的平均值？
【发布时间】：2021-02-18 22:18:39
【问题描述】：

这是在 python 中。

假设我有三个列表：

x = [[1, 2], [2 , 4], [1, 1]]
y = [[3, 4], [6 , 8], [1, 1]]
z = [[5, 6], [10, 12], [1, 1]]

我要获取列表

avg = [[.. , ..], [.., ..], [.., ..]]

和

standard_deviation = [[.. , ..], [.., ..], [.., ..]]

例如在哪里avg[0,0] = (1 + 3 + 5)/3 其他值相同。

提前致谢。这将为我节省大量时间。

【问题讨论】：

您应该可以使用zip() 和嵌套列表推导来做到这一点。
你也可以使用statistics模块来计算mean和stddev。
StackOverflow 不是免费的编码服务。你应该try to solve the problem first。请更新您的问题以在minimal reproducible example 中显示您已经尝试过的内容。如需更多信息，请参阅How to Ask，并拨打tour :)
在avg[0,0] = (1 + 3 + 5)/6 中应该是avg[0,0] = (1 + 3 + 5)/3 吗？
@bb1 没错。来晚了:)

标签： python list numpy average

【解决方案1】：

对于一个 numpy 二维数组

a = np.array([[1, 2, 2 , 4, 1, 1],
              [3, 4, 6 , 8, 1, 1],
              [5, 6, 10, 12, 1, 1]])

您可以简单地使用np.mean(a,axis=0) 和np.std(a,axis=0)。

您可以通过执行以下操作轻松创建a：

x, y, z = np.array(x), np.array(y), np.array(z)
x, y, z = np.ndarray.flatten(x), np.ndarray.flatten(y), np.ndarray.flatten(z)
a = np.vstack((x,y,z))

【讨论】：

【解决方案2】：

import numpy as np

x = [[1, 2], [2 , 4], [1, 1]]
y = [[3, 4], [6 , 8], [1, 1]]
z = [[5, 6], [10, 12], [1, 1]]

arr = np.dstack([x, y, z])

# mean
arr_mean = arr.mean(axis=-1)
# standard deviation
arr_std = arr.std(axis=-1)

print(f"Mean:\n {arr_mean}\n")
print(f"Std:\n {arr_std}")

它给出：

Mean:
 [[3. 4.]
  [6. 8.]
  [1. 1.]]

Std:
 [[1.63299316 1.63299316]
  [3.26598632 3.26598632]
  [0.         0.        ]]

【讨论】：

我以前从未见过 ndstack。非常感谢！