【发布时间】：2017-12-11 05:03:34
【问题描述】：
我在为 dim-2 numpy 数组的每一列执行按列操作时遇到问题。我正在尝试使我的案例适应this answer，尽管我的设置不同。我的实际数据集非常大，涉及多次重采样，因此是下面示例的语法。如果代码和解释看起来太长，请考虑跳到标题 Relevant。
可跳过（仅在此处复制zs 下方）
考虑一个 (x_n, y_n) 数据集，其中 n = 0, 1, or 2。
def get_xy(num, size=10):
## (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3) where xi, yi are both arrays
if num == 0:
x = np.linspace(7, size+6, size)
y = np.linspace(3, size+2, size)
elif num == 1:
x = np.linspace(5, size+4, size)
y = np.linspace(2, size+1, size)
elif num == 2:
x = np.linspace(4, size+3, size)
y = np.linspace(1, size, size)
return x, y
假设我们可以计算一些度量 z_n 给定数组 x_n 和 y_n。
def get_single_z(x, y, constant=2):
deltas = [x[i] - y[i] for i in range(len(x)) if len(x) == len(y)]
return constant * np.array(deltas)
我们可以一次计算所有z_n，而不是单独计算每个z_n。
def get_all_z(constant=2):
zs = []
for num in range(3): ## 0, 1, 2
xs, ys = get_xy(num)
zs.append(get_single_z(xs, ys, constant))
zs = np.array(zs)
return zs
相关：
zs = get_all_z()
print(zs)
>> [[ 8. 8. 8. 8. 8. 8. 8. 8. 8. 8.]
[ 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6.]
[ 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6.]]
出于我的目的，我想创建一个新列表或数组vs，其中每个索引处的值等于zs 对应列中值的平均值。对于这种情况，vs 的每个元素都是相同的（因为每个操作都是 [8,6,6] 的平均值）。但是如果第一个子数组的第一个元素是 10 而不是 8，那么 vs 的第一个元素将是 [10, 6, 6] 的平均值。
不成功的尝试：
def get_avg_per_col(z):
## column ?= axis number
return [np.mean(z, axis=i) for i in range(len(zs[0]))]
print(get_avg_per_col(zs))
Traceback (most recent call last):...
...line 50, in _count_reduce_items ## of numpy code, not my code
items *= arr.shape[ax]
IndexError: tuple index out of range
【问题讨论】：
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那么，tldr，你想找到每一行的平均值，对吧？
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每列的平均值，而不是行的平均值。
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所以你会有 10 个平均值？不是 3？
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没错，我的目标是创建一个包含 10 个均值的新列表或数组（每列一个均值）。
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明白了。我的回答应该可以解决这个问题。如果有任何问题，请告诉我。
标签： arrays python-3.x numpy multidimensional-array error-handling