将操作元素明智地应用于嵌套列表中的所有列表[重复]答案

【问题标题】：Apply operation element wise to all lists in nested list [duplicate]将操作元素明智地应用于嵌套列表中的所有列表[重复]
【发布时间】：2018-11-15 16:57:44
【问题描述】：

我有嵌套，例如列表：

[[1.0, 2.0, 3.0],  
 [3.0, 3.0, 3.0]]

我需要什么：

[2.0, 2.5, 3.0]

因此结果列表的每个元素都是逐列嵌套列表的平均值。

在 Python 2.7 中最有效的方法是什么。我猜该解决方案会使用地图，但我看不到将其应用于此任务的正确方法。

【问题讨论】：

考虑numpy
@wim 为这样一个微不足道的任务而矫枉过正
@MarcoBonelli：one 琐碎的任务有点过头了，但如果程序涉及更多的数值工作，NumPy 将是一个好主意。（另外，提问者的previous question 是一个 NumPy 问题。）
@user2357112 这是什么意思，哈哈。按应有的方式分别对待每个问题。 Numpy 在这个问题的范围内根本没有任何作用，它只会因为需要一个巨大的库而使工作变得更重。
@MarcoBonelli，所以答案可以并且应该处理边缘情况（例如大数据与小数据）。这就是为什么一个问题允许有多个答案，以及为什么当一个解决方案被接受时问题不会“关闭”。除此之外，这是一个 dup，dup 有 Python 和 NumPy 的答案。

【解决方案1】：

您可以使用库“numpy”进行非常高效的计算。

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3], [3,3,3]])
np.mean(a, axis=0)

【讨论】：

【解决方案2】：

使用zip 和列表理解：

lists = [[1.0, 2.0, 3.0], [3.0, 3.0, 3.0]]
averages = [sum(l)/len(l) for l in zip(*lists)]

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以zip列表列表和map它到statistics.mean：

from statistics import mean
list(map(mean, zip(*lst)))

这会返回：

[2, 2.5, 3]

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以使用zip 和map。使用zip 对矩阵进行转置，然后在sum 的帮助下将每列的每列都用map 对列中的所有值求和。

values = [[1, 2, 3], [3, 3, 3]]
averages = map(lambda x: sum(x)/float(len(x)), zip(*values))

print averages

输出：

[2.0, 2.5, 3.0]

【讨论】：

【解决方案5】：

list(map(lambda x,y: (x+y)/2.0, [1, 2, 3], [3, 3, 3]))

输出：

[2.0, 2.5, 3.0]

【讨论】：