使用NumPy计算数组的平均值

Question

给定三个列表：

A = [1, 2, 3]
B = [4, 5, 6]
C = [7, 8, 9]

如何计算以下列的平均值？

• [1, 4, 7] 的平均值
• [2, 5, 8] 的平均值
• [3, 6, 9] 的平均值

不是以下行的平均值，

• [1, 2, 3] 的平均值
• [4, 5, 6] 的平均值
• [7, 8, 9] 的平均值

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import numpy as np
A = np.array([1,2,3])
B = np.array([4,5,6])
C = np.array([7,8,9])

我应该做些什么？

- 2964502

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文档中明确写着：http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.mean.html。 - Raiyan

这个问题不仅仅是关于计算平均值，还需要对列表进行排列。但是如何排列呢？@ Raiyan - 2964502

这个问题不应该被关闭为离题，但很可能存在一个重复的问题（因为它太基础了，或者其他人已经发布了类似作业的问题）。 - Peter Mortensen

Answer 1

使用 numpy.ndarray.transpose：

>>> np.array([
...     [1,2,3],
...     [4,5,6],
...     [7,8,9]
... ]).transpose().mean(axis=1)
array([ 4.,  5.,  6.])

或者使用numpy.transpose：

>>> np.transpose([
...     [1,2,3],
...     [4,5,6],
...     [7,8,9]
... ]).mean(axis=1)
array([ 4.,  5.,  6.])

更新

如Dave Hirschfeld所评论的那样，对于axis=0的均值计算更为优秀：

>>> np.array([
...     [1,2,3],
...     [4,5,6],
...     [7,8,9]
... ]).mean(axis=0)
array([ 4.,  5.,  6.])

- falsetru

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虽然在numpy中进行转置只是返回基础数据的不同"视图"，并且实际上并不复制或移动任何数据，但它似乎仍然有点多余 - 只需在axis = 0上取平均即可。 - Dave Hirschfeld

@DaveHirschfeld，感谢您的评论。我根据您的评论更新了答案。很抱歉回复晚了。 - falsetru

Answer 2

import numpy as np
A = np.array([1,2,3])
B = np.array([4,5,6])
C = np.array([7,8,9])

Z = zip(A,B,C)

for z in Z :
    print np.mean(np.asarray(z))

- Raiyan