如何简化我的数字列表？

Question

我这里有一个 x 值列表及其对应的累积密度值和特定的 lambda。我需要做的是找到显示的exc_cdf1 值的平均值......

我怎样才能将这些exp_cdf 值放入一个数组中，以便我可以使用array.mean() 的功能？

为了显示exp_cdf1，我的编码方式是解决此类问题的好方法吗？ （我需要打印这些值，以便在一定程度上进行健全性检查。）如果我们要继续我现在正在做的方式，我有循环显示它的所有值，我怎么能找到是什么意思？

最后，我想找出这些exp_cdf1 值的均值，但我希望以一种有效且直观的方式，让我自己说清楚。

这是我目前的代码：

import numpy as np

arr = np.arange(50)/50
for i in range(0,50):
    lambda1 = 0.5  
    exp_cdf1 = 1 - lambda1 * math.exp(-1 * lambda1 * arr[i])
    print(' lambda1 = ' , lambda1, ' ' , i , " = " , arr[i], 'exp_cdf1 = ' , exp_cdf1)

this is what displays when the code is ran:

编辑：

在更新代码后，我了解到我可以简单地 exp_cdf1.mean()

然后我有这个代码：

import numpy as np

arr = np.arange(50)/50

for i in range(0,50):
    lambda1 = 0.5

exp_cdf1 = 1 - lambda1 * math.exp(-1 * lambda1 * arr[i])

print('lambda1 = ' , lambda1, i , " = " , arr[i], 'exp_cdf1 = ' , exp_cdf1, ' mean = ' , exp_cdf1.mean())

我得到一个错误

AttributeError: 'float' object has no attribute 'mean'

Answer 1

numpy 允许您对整个数组进行操作。它还重新定义了math 模块中的函数以允许这样做（包括exp）。所以你可以写：

import numpy as np

arr = np.arange(50) / 50
lambda1 = 0.5
exp_cdf1 = 1 - lambda1 * np.exp(-lambda1 * arr)
print(exp_cdf1.mean())
# 0.604560034105

请注意，lambda 的值也永远不会改变。如果是这样，如果lambda1 是一个与arr 长度相同的numpy 数组（或实际上是任何可迭代的），它仍然可以工作。