Question

我从3个值的差值产生平均值，并希望将其放在列表中

我想要平均的列表示例如下：

...
[6.0, 270.0, -55.845848680633168],
[6.0, 315.0, -47.572000492889323],
[6.5, 0.0, -47.806802767243724],
[6.5, 45.0, -48.511643275159528],
[6.5, 90.0, -45.002053150122123],
[6.5, 135.0, -51.034656702050455],
[6.5, 180.0, -53.266356523649002],
[6.5, 225.0, -47.872632929518339],
[6.5, 270.0, -52.09662072002746],
[6.5, 315.0, -48.563996448937075]]

最多有3行，其中前2列匹配（这2列是极坐标），在这种情况下，我想取第3个元素之间的差异，平均它并附加极坐标将平均结果指向新列表

for a in avg_data:
    comparison = []
    for b in avg_data:
        if a[0] == b[0] and a[1] == b[1]:
            comparison.append(b[2])

    print comparison    
    z = 0   # reset z to 0, z does not need set now in if len(comp) == 1

    if len(comparison) == 2: # if there are only 2 elements, compare them
        z += -(comparison[0]) + comparison[1]
    if len(comparison) == 3: # if all 3 elements are there, compare all 3
        z += -(comparison[0]) + comparison[1]
        z += -(comparison[0]) + comparison[2]
        z += -(comparison[1]) + comparison[2]
        z = z/3 #average the variation

    avg_variation.append([a[0], a[1], z]) #append the polar coordinates and the averaged variation to a list

此代码将正确的数据输出到列表中，除非每次遇到匹配的极坐标时输出它，所以我最终得到重复的行。

为了阻止这种情况，我尝试在再次执行平均之前尝试实现if语句以在avg_variation列表中查找匹配的极坐标

if a[0] not in avg_variation and a[1] not in avg_variation:

这不起作用，我收到错误

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

我不认为我正在寻找任何或所有内容，因为我只想检查前两列而不是第三列对已经附加的值。任何人都知道如何让我的if语句变得更好？

进一步澄清我的实际问题：

我的代码在嵌套列表中搜索前2个元素匹配的列表，对第3个元素执行计算，然后将它们附加到新列表。我的问题是，如果有2行或3行匹配前2个元素，它会将结果附加到新列表2或3次，我希望它只执行一次

编辑：抱歉，我的原始问题误导了我的代码的目的。

Answer 1

IIUC，我认为更简单的方法就像

import numpy as np
from itertools import combinations
from collections import defaultdict

def average_difference(seq):
    return np.mean([j-i for i,j in combinations(seq, 2)]) if len(seq) > 1 else 0

def average_over_xy(seq, fn_to_apply):
    d = defaultdict(list)
    for x,y,z in seq:
        d[x,y].append(z)

    outlist = [[x,y,fn_to_apply(z)] for (x,y),z in sorted(d.items())]
    return outlist

循环遍历所有行，生成一个字典，其中x，y坐标是键和元素的值列表，然后将该字典转换为排序的列表列表，在{中的元素之间应用指定的函数{1}}。例如，我们可以使用平均有符号和有序差异，就像在您的代码中一样：

产生

请注意，你已经定义它的方式，我在上面的匹配，答案取决于元素的给定顺序，即

>>> seq = [[1, 2, 30], [1, 2, 40], [1, 2, 50], [1, 3, 4], [1, 3, 6], [2, 10, 5]] 
>>> average_over_xy(seq, average_difference)
[[1, 2, 13.333333333333334], [1, 3, 2.0], [2, 10, 0]]

如果您愿意，可以使用

>>> average_over_xy([[1,2,3],[1,2,4]], average_difference)
[[1, 2, 1.0]]
>>> average_over_xy([[1,2,4],[1,2,3]], average_difference)
[[1, 2, -1.0]]

代替或使用标准偏差或任何你喜欢的。（你没有提到你的用例，所以我假设你按照你想要的顺序得到了列表，你知道了陷阱，你真的需要def average_difference_sorted(seq): return average_difference(sorted(seq))）。

我们可以做一些基于average_difference的更快的技巧，以及推广它的方法，但使用numpy来累积值是一种方便的模式，而且通常足够快。

Answer 2

这是一个可能的解决方案：

l=[[6.0, 270.0, -55.845848680633168],
[6.0, 315.0, -47.572000492889323],
[6.5, 0.0, -47.806802767243724],
[6.0, 180.0, -53.266356523649002],
[6.0, 225.0, -47.872632929518339],
[6.0, 270.0, -52.09662072002746],
[6.0, 315.0, -48.563996448937075]]

# First, we change the structure so that the pair of coordinates
# becomes a tuple which can be used as dictionary key
l=[[(c1, c2), val] for c1, c2, val in l]

# We build a dictionary coord:[...list of values...]
d={}
for coord, val in l:
    d.setdefault(coord,[]).append(val)

# Here, I compute the mean of each list of values.
# Apply your own function !

means = [[coord[0], coord[1], sum(vals)/len(vals)] for coord, vals in d.items()]

print means

Answer 3

您没有提供确保这一点所需的所有信息，但我相信您的错误是由对numpy数组执行逻辑操作引起的。请参阅this answer以查找类似错误的问题。

如果没有更多信息，很难复制你的问题的上下文来尝试它，但是在if语句中的布尔操作中更具体可能会有所帮助。

检查值是否已在列表中

3 个答案: