python - Python：计算几个（相同长度）列表平均值的快速方法？

Question

有没有一种简单的方法来计算 Python 中几个（相同长度）列表的平均值？说，我有[[1, 2, 3], [5, 6, 7]]，并且想要获得[3,4,5]。这是要做100000次，所以希望它快。

Answer 1

如果您正在使用numpy（这里似乎更合适）：

>>> import numpy as np
>>> data = np.array([[1, 2, 3], [5, 6, 7]])
>>> np.average(data, axis=0)
array([ 3.,  4.,  5.])

Answer 2

In [6]: l = [[1, 2, 3], [5, 6, 7]]

In [7]: [(x+y)/2 for x,y in zip(*l)]
Out[7]: [3, 4, 5]

（您需要决定是否需要整数或浮点数学，以及使用哪种除法。）

在我的电脑上，上面需要 1.24us：

In [11]: %timeit [(x+y)/2 for x,y in zip(*l)]
1000000 loops, best of 3: 1.24 us per loop

因此处理 100,000 个输入需要 0.124 秒。

有趣的是，NumPy 数组在如此小的输入上速度较慢：

In [27]: In [21]: a = np.array(l)

In [28]: %timeit (a[0] + a[1]) / 2
100000 loops, best of 3: 5.3 us per loop

In [29]: %timeit np.average(a, axis=0)
100000 loops, best of 3: 12.7 us per loop

如果输入变大，相对时间无疑会改变。

Answer 3

扩展 NPE 的答案，对于包含n要平均的子列表的列表，使用这个（一个 numpy 解决方案可能更快，但我的只使用内置插件）：

def average(l):
    llen = len(l)
    def divide(x): return x / llen
    return map(divide, map(sum, zip(*l)))

这将所有子列表相加，然后将结果除以子列表的数量，产生平均值。您可以内联len计算并转换divide为类似 的 lambda lambda x: x / len(l)，但使用显式函数并预先计算长度应该会快一些。

Answer 4

略微修改的版本，可顺利处理 RGB 像素：

def average(*l):
  l=tuple(l)
  def divide(x): return x // len(l)
  return list(map(divide, map(sum, zip(*l))))
print(average([0,20,200],[100,40,100]))
>>> [50,30,150]