Question

如何在列表中单独计算每个列表的值的平均值，避免使用特殊值（-999）？

A = [[4,5,7,8,-999],[3,8,5,7,-999]]
M = [sum(x)/len(x) for x in [y for y in A if y!= -999]
print (M)

任何想法???

为获得最佳速度：有人可以更正以下代码吗？ @ alexanderlukanin13

M = [np.mean(L [L!=-999])for L in A]

Answer 1

A = [[4,5,7,8,-999],[3,8,5,7,-999]]
M = [sum(z)/float(len(z)) for z in [[x for x in y if x != -999] for y in A]]
print M

<强>输出

[6.0, 5.75]

Answer 2

正如您所提到的numpy：

>>> import numpy as np
>>> 
>>> A = [[4,5,7,8,-999],[3,8,5,7,-999]]
>>> M = [np.mean([x for x in L if x > -999]) for L in A]
>>> print M
[6.0, 5.75]

修改

正如您所说的速度是一项重要要求，您可以这样做：

>>> B = np.array(A) >>> np.average(B, axis=1, weights=B!=-999) array([ 6. , 5.75])

一切都发生在numpy（即C）空间，这应该会很快。

要解释一下发生了什么：

np.mean(A, axis=1)和等效np.average(A, axis=1)计算数组列的平均值，即每行的平均值向量，这就是你想要的。 average允许使用权重：我们使用B!=-999，这是一个布尔数组，当用作权重时评估为1 s和0 s，即忽略评估的值为False。

Answer 3

使用生成器功能，无需在内存中创建新列表：

A = [[4,5,7,8,-999],[3,8,5,7,-999]]
def solve(lis, val):
      for item in lis:
          c = item.count(val)                 #count number of -999 in list
          total = sum(item) - (val*c)         #subtract it from total sum
          yield float(total)/ (len(item) - c) #return mean

print list(solve(A, -999))
#[6.0, 5.75]

如何获取列表中每个列表的平均值，避免某些值？

3 个答案: