2

给定下面的列表数组，我希望能够创建一个新列表，给出列的平均值和标准偏差

a = [ [1, 2, 3],
      [2, 3, 4],
      [3, 4, 5, 6],
      [1, 2],
      [7, 2, 3, 4]]

所需结果

mean =  2.8, 2.6, 3.75, 5
STDEV=  2.48997992, 0.894427191, 0.957427108, 1.414213562

我发现下面的例子给出了平均值，这似乎工作得很好，但我不清楚如何适应标准偏差

import numpy as np
import numpy.ma as ma
from itertools import zip_longest

a = [ [1, 2, 3],
      [2, 3, 4],
      [3, 4, 5, 6],
      [1, 2],
      [7, 2, 3, 4]]


averages = [np.ma.average(ma.masked_values(temp_list, None)) for temp_list in zip_longest(*a)]


print(averages)
4

1 回答 1

2

您可以使用以下两行：

>>> np.nanmean(np.array(list(zip_longest(*a)),dtype=float),axis=1)
array([2.8 , 2.6 , 3.75, 5.  ])

>>> np.nanstd(np.array(list(zip_longest(*a)),dtype=float),axis=1,ddof=1)
array([2.48997992, 0.89442719, 0.95742711, 1.41421356])

nanmean并nanstd分别计算均值和标准差，并忽略nan. 因此，您将数组传递给它：

>>> np.array(list(zip_longest(*a)),dtype=float)
array([[ 1.,  2.,  3.,  1.,  7.],
       [ 2.,  3.,  4.,  2.,  2.],
       [ 3.,  4.,  5., nan,  3.],
       [nan, nan,  6., nan,  4.]])

并计算每行的平均值和标准差，忽略NaNs。该ddof参数代表自由度，我根据您想要的输出将其设置为 1（默认为 0）

于 2018-10-05T19:04:03.293 回答