多个列表中每个元素的平均值 - Python

Question

如果我有两个列表

a = [2,5,1,9]
b = [4,9,5,10]

我该如何找到每个元素的平均值，使得结果列表为：

[3,7,3,9.5]

- ryansin

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你尝试过什么吗？ - ayhan

抱歉有点苛刻，但您的标题意味着跨多个列表的平均值，而您的问题实际上是关于两个列表的。没有一个答案提到的方法对于例如2,234,983个列表来说都不够高效。 - David Andrei Ned

公正的观点，你认为你能做得更好吗？ - ryansin

Answer 1

>>> a = [2,5,1,9]
>>> b = [4,9,5,10]
>>> [(g + h) / 2 for g, h in zip(a, b)]
[3.0, 7.0, 3.0, 9.5]

- Uriel

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在Python 2中，除法是截断的（整数除法），解决这个问题的一种方法是通过浮点数进行除法运算（这里是：2.0）。 - Laurent LAPORTE

Answer 2

关于你问题的标题，你可以简单地通过以下方式实现：

import numpy as np

multiple_lists = [[2,5,1,9], [4,9,5,10]]
arrays = [np.array(x) for x in multiple_lists]
[np.mean(k) for k in zip(*arrays)]

上面的脚本可以处理多个列表，而不仅仅是两个。如果您想比较两种方法的性能，请尝试：

%%time
import random
import statistics

random.seed(33)
multiple_list = []
for seed in random.sample(range(100), 100):
    random.seed(seed)
    multiple_list.append(random.sample(range(100), 100))

result = [statistics.mean(k) for k in zip(*multiple_list)]

或者：

%%time
import random
import numpy as np

random.seed(33)
multiple_list = []
for seed in random.sample(range(100), 100):
    random.seed(seed)
    multiple_list.append(np.array(random.sample(range(100), 100)))

result = [np.mean(k) for k in zip(*multiple_list)]

根据我的经验，使用numpy的方法更快。

- nimbous

Answer 3

你想要的是两个数组（或数学中的向量）的平均值。

自Python 3.4以来，有一个statistics模块，提供了一个mean()函数：

statistics.mean(data)

返回数据的样本算术平均值，即实数序列或迭代器。

你可以像这样使用它：

import statistics

a = [2, 5, 1, 9]
b = [4, 9, 5, 10]

result = [statistics.mean(k) for k in zip(a, b)]
# -> [3.0, 7.0, 3.0, 9.5]

< p >< em > 注意 ：此解决方案可用于两个以上的数组，因为 < code > zip() 可以有多个参数。

- Laurent LAPORTE

Answer 4

使用NumPy数组是使用列表和for循环的替代方法。

import numpy as np
# an array can perform element wise calculations unlike lists. 
a, b = np.array([2,5,1,9]), np.array([4,9,5,10]) 
mean = (a + b)/2; print(mean)
>>>[ 3.   7.   3.   9.5]

- Mr.Pacman

Answer 5

看起来你正在寻找逐元素的平均值。在 np.mean 中设置 axis=0 就是你需要的。

 >>> import numpy as np

 >>> a = [2,5,1,9]

 >>> b = [4,9,5,10]

创建一个包含所有列表的列表。

>>> a_b = [a,b]

>>> a_b

[[2, 5, 1, 9], [4, 9, 5, 10]]

使用 np.mean 并将轴设置为 0。

>>> np.mean(a_b, axis=0)

array([3. , 7. , 3. , 9.5])

- lmelias luka

Answer 6

将这两个列表使用vstack放入一个numpy数组中，然后取平均值（使用'tolist'从numpy数组中返回）：

import numpy as np
a = [2,5,1,9]
b = [4,9,5,10]
np.mean(np.vstack([a,b]), axis=0).tolist()

[3.0，7.0，3.0，9.5]

- Steve Roberts