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我有 50 名研究对象，他们提供了六项任务的反应时间数据。我将每个主题对任务的平均反应时间存储为 .npy 文件（50 个主题 * 6 个任务 = 300 个文件），并且我希望获得每个任务的组平均值。理想情况下，这将导致该组有六个文件。

换句话说，我想用单独的 .npy 文件填充一个 numpy 数组，但是我对最好的方法有点迷失了。我的想法是为每个任务初始化一个空数组，用主题值填充它，然后得到平均值。

subjects=range(1,51)
tasks=['a','b','c','d','e','f']
datalist=[]

for subject in subjects:
    for task in tasks:

        array=np.array(datalist)
        f=np.load('%d/%s.npy' % (subject,event))
        result=np.append(array,f)
        mu=np.mean(result)
        sav=np.save('%s' %(task),mu)

此代码的结果是该系列中的最后一个值，表明该数组未正确填充。任何想法将不胜感激！

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您每次都在重新创建一个新数组，因为它位于 for 循环内。实际上，您正在array为每个主题和每个任务创建、附加一个数组、取平均值，然后保存。您应该像这样组织它：

for task in tasks:
    result=np.array([])
    for subject in subjects:
        f=np.load('%d/%s.npy' % (subject,event))
        result=np.append(result,f)
    mu=np.mean(result)
    sav=np.save('%s' %(task),mu)

ETA：顺便说一句，存储这些数据的方法比存储在 300 个单独的 .npy 文件中要好得多。每个任务的每个主题是否只有一个值？在那种情况下，为什么不直接表示这个 50 x 6 的 numpy 矩阵呢？

于 2012-08-31T18:15:29.843 回答