子列表中元素的平均值

Question

我有一个列表，是通过迭代过程创建的，由可变数量的子列表组成，而且每个子列表都包含相同数量的元素；这个数量也是可变的。例如，在一次迭代中，我可以有4个子列表，每个子列表包含3个元素，如下所示：

list_1 = [[1,3,5], [7,4,9], [3,6,2], [5,4,7]]

在下一次代码迭代中，我可以有：

list_2 = [[2,4,8,3,5], [2,4,9,1,3], [1,9,6,3,6]]

也就是说，每个子列表都有5个元素。

对于给定的迭代，所有子列表中的元素数量始终相同。

我需要一种方法来为迭代i生成一个新的列表，其中包含位于每个子列表相同位置上的所有元素的平均值。因此，在第一种情况下，对于list_1，我将获得：

avrg_list = [4.0, 4.25, 5.75]

第二种情况是针对 list_2：

avrg_list = [1.67, 5.67, 7.67, 2.33, 4.67]

如何使用灵活的代码来处理不同数量的子列表和元素？

- Gabriel

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你应该看一下Python的函数式编程工具 - map、filter、reduce和lambda。 - Hrishi

Answer 1

你对使用numpy感兴趣吗？

In [19]: list_1 = [[1,3,5], [7,4,9], [3,6,2], [5,4,7]]
In [22]: np.mean(list_1, 0)
Out[22]: array([ 4.  ,  4.25,  5.75])

- Hammer

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这个答案似乎比Ashwini的答案还要简单。现在我不知道该选择哪一个了。 - Gabriel

你标记它为Python，他只使用标准的Python（我觉得更令人印象深刻），我会跟随他。 - Hammer

我从来没有将python和numpy视为不同的实体，所以这对我来说并不重要。两个答案都非常好，我会等一下听取其他人的意见并看看他们投票的结果。 - Gabriel

@Gabriel 如果你可以使用 numpy，那就用它吧，它比普通的 Python 更快。（但是从一开始就使用 numpy 数组，而不是列表） - Ashwini Chaudhary

@Gabriel - Numpy和标准Python是两个独立的实体，因为某些Python安装程序没有numpy。您还需要导入它。但是，我会说这个答案非常简洁/干净（顺便加一分）。 - user2555451

好的，我决定将这个标记为已接受，因为它更简单，显然也更快。而且Ashwini已经有了很多声望点，所以让我们给@Hammer一些爱吧 :) 谢谢大家。 - Gabriel

Answer 2

使用*结合zip：

>>> [sum(x)/float(len(x)) for x in zip(*list_1)]
[4.0, 4.25, 5.75]
>>> [sum(x)/float(len(x)) for x in zip(*list_2)]
[1.6666666666666667, 5.666666666666667, 7.666666666666667, 2.3333333333333335, 4.666666666666667]

来自文档:

zip()和*运算符结合使用可以用于解压列表。

>>> zip(*list_1)
[(1, 7, 3, 5), (3, 4, 6, 4), (5, 9, 2, 7)]

时间比较：

>>> from itertools import izip
>>> import numpy as np
>>> lis = list_1*1000
>>> arr = np.array(lis)
>>> %timeit np.mean(lis, 0)
10 loops, best of 3: 31.9 ms per loop
>>> %timeit np.mean(arr, 0)
1000 loops, best of 3: 221 us per loop    #clear winner
>>> %timeit [sum(x)/float(len(x)) for x in zip(*lis)]
100 loops, best of 3: 826 us per loop
#itertools.izip is memory efficient.
>>> %timeit [sum(x)/float(len(x)) for x in izip(*lis)]
100 loops, best of 3: 881 us per loop

- Ashwini Chaudhary

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哦，那真是非常快速和高效。非常感谢！ - Gabriel

太棒了！不过可能需要四舍五入：round(sum(x)/float(len(x)), 2)。 - user2555451