计算多个数组中每个索引的平均值答案

【问题标题】：Compute mean of values for each index across multiple arrays [duplicate]计算多个数组中每个索引的平均值
【发布时间】：2019-12-24 00:03:51
【问题描述】：

目前，我正在寻找一种紧凑且更高效的解决方案（而不是多个嵌套的 for 循环）来计算给定跨多个 numpy 数组的索引的值的平均值。

具体给出

[array([2.4, 3.5, 2.9]),
array([4.5, 1.8, 1.4])]

我需要计算以下数组：

[array([3.45, 2.65, 2.15])]

有什么想法吗？谢谢大家。

【问题讨论】：

标签： python numpy mean

【解决方案1】：

只需一行命令numpy就可以了

import numpy as np

arr=[np.array([2.4, 3.5, 2.9]),
np.array([4.5, 1.8, 1.4])]
np.mean(arr, axis = 0)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果没有 Numpy，您可以使用 map 和 zip 来获取它。

lists = [[2.4, 3.5, 2.9],[4.5, 1.8, 1.4]]

li = list(zip(*lists))
sumation = list(map(sum,li))
average = list(map( lambda x: x/len(lists) ,sumation))

print(s)

【讨论】：