使用 numpy 选择特定元素并找到它们的中位数

Question

我有以下三个数据集。

1. 2 3
2. 4 5
3. 6 6

---

1. 5 7
2. 7 4
3. 9 9

---

1. 1 8
2. 2 3
3. 3 2

基本上，我想创建一个列，其中元素将是第二列相应元素的中位数。每个集合的第二列的第一个元素是 (3,7,8) 和中位数 = 7，数据集的第二列的第二个元素是 (5,4,3) 和中位数 = 4 和第三个元素数据集的第二列是 (6,9,2) 和中位数 =6。所以我希望我的输出是一个像 [(7,4,6​​)] 这样的 numpy 数组。

我尝试了以下方法：

import numpy as np
filelist=[]
for i in range (1,4):
    filelist.append("/Users/Hrihaan/Desktop/A_%s.txt" %i)
for fname in filelist:
    data=np.loadtxt(fname)
    x=data[:,1]
    for j in range (0,3):
        y=np.median(x[j,1]) # tried this method and thought would get the arrays i want (3,7,8) , (5,4,3) and (6,9,2) and their medians
        print(y)

收到以下错误：(IndexError: too many indices for array)

任何建议都意义重大。

Answer 1

将第二列切片并沿相应的轴使用np.median -

np.median([a[:,1],b[:,1],c[:,1]],axis=0)

或者包装成数组，然后切片，最后使用np.median -

np.median(np.asarray([a,b,c])[...,1], axis=0)

或者使用np.median，这将负责转换为引擎盖下的数组，然后切片-

np.median([a,b,c],axis=0)[:,1]

因此，如果您有数组作为输入，请使用第一种方法以提高效率，否则后两种方法与数组/列表一样有效。

示例运行 -

In [10]: a = np.array([[2,3],[4,5],[5,6]])
    ...: b = np.array([[5,7],[7,4],[9,9]])
    ...: c = np.array([[1,8],[2,3],[3,2]])
    ...: 

In [11]: np.median([a[:,1],b[:,1],c[:,1]],axis=0)
Out[11]: array([ 7.,  4.,  6.])

---

要使其与问题中发布的代码一起使用：

# Grab filenames
filelist=[]
for i in range (1,4):
    filelist.append("/Users/Hrihaan/Desktop/A_%s.txt" %i)

# Grab second columns off each
data_list = []
for fname in filelist:
    data=np.loadtxt(fname)
    data_list.append(data[:,1])

desired_output = np.median(data_list,axis=0)