Question

我目前正在进行一系列实验，我需要多次运行以生成不错的误差条。每个实验输出一个文件，其中包含各种信息，如均值/标准/吞吐量/延迟/第n百分位等。

然后我绘制了这些值中的每一个，但为了获得更明智的结果，我需要为每个单元格取所有这些文件的平均值，并将标准偏差绘制为误差条。

到目前为止，我的代码不起作用：

 data_1 = np.loadtxt(fold + "/" +  "clients_1.txt")
 data_2 = np.loadtxt(fold + "/" +  "clients_2.txt")
 data_3 = np.loadtxt(fold + "/" +  "clients_3.txt")
 data = [data_1,data_2,data_3]
 d_avg = sum(data) / float(len(data))
 err   = np.std(d_avg)
 plt.plot(d_avg[:,19],d_avg[:,7], label='Test Plot', yerr = err[:,7] )

我得到的错误是：

IndexError: 0-d arrays can only use a single () or a list of newaxes (and a single ...) as an index

对问题是什么略有困惑。 d_agv文件打印正常。

所有客户端文件具有相同数量的列行，并且一个文件中的每个单元格对应于另一个文件中的相同单元格（显然可能具有不同的值）

每个文件中每行的格式为：

1 1 50 1 1 0 100 11.30000 9.00000 50.00000 32.09000 5.66480 9.00000 9.00000 10.00000 11.00000 12.00000 13.55000 32.85000 39.47368

并且有多个这样的行。

Answer 1

好的，所以如果我理解你的话，你需要实验运行的平均值和标准差。例如，如果我们有两次运行，其中一些随机数据在表格中给出，则平均值为：

run 1   run 2       mean

1 2 3   1 3 2    1  2.5 2.5
4 5 6   5 4 6   4.5 4.5  6
7 8 9   7 8 9    7   8   9

如果我的假设是正确的，那么这就是你想要的代码：

data_1 = np.loadtxt(fold + "/" +  "clients_1.txt")
data_2 = np.loadtxt(fold + "/" +  "clients_2.txt")
data_3 = np.loadtxt(fold + "/" +  "clients_3.txt")

data = np.array([data_1, data_2, data_3])
data_avg = data.mean(axis=0)
data_err = data.std(axis=0)
plt.plot(data_avg[:,19], data_avg[:,7], label='Test Plot')

计算多次运行的数学函数（Numpy）

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