问题标签 [mean]

我正在做一个关于使用 matlab 进行模式（男性/女性）分类的项目。我有一个问题，我需要你的帮助。

我的程序应该找到数据集的平均图像。第一个数据集是女性，第二个数据集是男性。所以第一个平均图像必须看起来像一个女人，第二个是一个男人。我有不同的数据集，它们都具有 jpeg 格式。我正在为我的程序尝试不同的数据集以检查它是否正常工作，但是当我使用不同的数据集时，我始终无法看到真实的平均图像，例如：

它们是来自数据集的平均图像：

但是当我使用另一个数据集时，我的平均图像是这样的，它们没有任何意义，我的意思是它们看起来不像脸：

这可能是什么原因？我应该使用不同的数据集。请帮忙。`

Python ( ) 中的 Harmonic Mean 函数scipy.stats.hmean要求输入为正数。

例如：

结果是：

我在数学上不明白为什么会这样，除了你最终会被零除的罕见情况。不是检查除以零，而是hmean()在输入任何正数时抛出错误，无论是否可以找到调和平均值。

我在数学上遗漏了什么吗？或者这真的是一个限制SciPy吗？

你将如何找到一组在 python 中可能是正数或负数的数字的调和平均值？

我有一个显示日期、项目和值的数据框，我想添加一列显示其先前 50 个条目的平均值（如果没有 50 个则为 NA），例如该表可能是

它的一部分可能变成

因此，在这种情况下，a 在 11/09/01 之前的 50 个条目中的平均值是 1.1638，而 c 在 13/09/01 之前没有 50 个条目，因此返回 NA

我目前正在使用以下功能执行此操作

但是我的数据框很大，而且需要很长时间（事实上，我不能 100% 确定它是否有效，因为它仍在运行……有谁知道最好的方法吗？

在 Python 中，我有一个列表列表，如下所示：

我想为每个子列表计算所有数字元素的平均值。因此应排除值“L”。上述示例的结果应该是：

有什么快速的方法可以在一行中做到这一点吗？

谢谢。

给定在 100 次运行中每次测量的传感器值的数量。

显示特定运行的值（假设每 5 次运行）

代码是：

我想要的是存储5次运行的平均值怎么做？

我有一组n 3D 点(x,y,z)，我想计算它的平均值。

特别是我的目的是比较几个指标之间的差异。

欧几里得距离：D_E(D_1,D_2) = ||D_1 - D_2||

黎曼距离：D_R(D_1,D_2) = ||log(D_1^(-1/2) * D_2 * D_1^(-1/2))||

一旦我修复了一个指标，我应该计算一个最小化问题。

我在 Python Scipy.optimize 中创建了此类任务，但我不知道如何制定问题。我应该使用 for 循环吗？

编辑：

我找到了 scipy.optimize.leastsq。对于我的目标，这似乎很有用。我如何在梯度下降框架中使用它？

说我有数据框

所以看起来像这样

我可以使用查询获得 A 和 B 的每个子集的平均值

经过一些操作后

有没有办法做到这一点，但只计算每个子集中最高 x 值的平均值。因此，如果我们在此示例中将 x 设为 2，则子集 ay、az 和 bz 的平均值不会改变，因为它们总共只有两个条目（因此顶部 x 条目是子集的整个数据集）。但是 by 有三个条目，因此我们希望返回最高两个值（2 和 3）的平均值，以便输出表看起来像

这个问题与我在这里提出的前一个问题相似：从行中随机求和值并将它们分配给 R 中的 2 列

由于我在使用 R 时遇到困难，所以这个问题既是关于编程的，也是关于统计的。我对两者都很陌生。

我有一列中有 219 个主题的 data.frame。其余的列是 7，在每一行中，我都有一个数字，代表该特定受试者在暴露于两种实验条件时的响应时间差异。

这是数据的样子（我使用的是 head 函数，否则会太长）：

我需要的是一个代码，它将对每个主题（即每一行）采样 3 个或 4 个值，将它们平均，并将它们添加到一个新向量（称为 half1）中。向量 half2 应该具有在第一次尝试中未采样的值的平均值。

因此，假设我想要创建的 data.frame 被称为“RTshalves”，我需要第一列是 RTsdiff 中的同一列主题，第二列必须在第一行中包含随机选择的值的平均值对应于第一个主题，并且第二列必须具有第一个主题在第一次采样中未选择的值的平均值。第 2 列和第 3 列的第二行应该具有相同的信息，但这次是针对主题 2（即我的 data.frame 中的主题 40004）等，直到达到 219 个主题。

假设第一个样本随机选择了对象 1 的 3 个值（block3diff、block5diff 和 block9diff），因此 block4diff、block6diff、block7diff 和 block8diff 的值将自动对应另一半。然后，我希望看到的（仅考虑 219 行中的第一行）是：

如果有人对此背后的统计数据感兴趣，我正在尝试进行拆分可靠性测试以检查测试的一致性。基本原理是，如果 RT 平均值的差异是效果的可靠估计量，那么一个参与者的一半块的差异应该与另一半块的差异相关。

非常感谢您的帮助。提前致谢。

我有一个如下所示的数据框（20,000 行 x 49 列）。每行都有一个唯一的名称 (ID)，每个 ID 在 3 列中有 3 个重复读数（例如 D15C D15C.1 D15C.2）。列名的前 4 个字母（“D15C”）是组名。我需要按组名对列进行平均（例如平均 D15C、D15C.1 和 D15.2 以获得 D15C），因此最终表将从 49 列合并为 16 列。

为了使用聚合，我将其转置并编辑到以下数据框：

但是，以下聚合（“agg”是数据框名称）需要 370 秒才能完成。问题是我有100张这样的桌子在等……

所以我将其转换为 data.table 并运行数据表方法。

但几分钟后收到一条错误消息：

不知道出了什么问题。无法使用 dt[1:5,1:5] 来查看 dt 的“头部”部分，并且 head(dt) 返回了太多穿过屋顶的行我也看不到“头部”。不知道现在该怎么办。

我可以在一列中列出 ID（如在 data.frame 中）或转置表格并在第一行中列出 ID（如在 data.table 中）。无论哪种方式，有没有更快的方法来聚合数据？非常感谢！

我在一个 3 维矩阵中有一堆值，我正在找到它们的平均值：

现在，出于不同的原因，我必须将一些行和元素附加到矩阵中。但我希望平均值保持不变 - 就好像添加的元素是中性的并且不会对结果造成影响。

就像当您将一堆值相乘时，您可以在不改变结果的情况下将额外的 1 相乘。此外，您可以添加更多的 0 而不会造成任何影响。

使用 Matlab 时，我可以为矩阵中的新元素分配什么样的值以使元素保持中性mean()？

已添加注释

关键是，当我计算平均值时，我只有新的调整大小的矩阵来做它。因此添加的元素必须是中性的。

我正在考虑类似的东西NaN，但我没有运气，因为平均值也最终为NaN.