Question

我需要一个函数，给定一个图表列表，构建一个新函数图中每个横坐标的纵坐标是所提供的几个图的纵坐标的平均值。

每个图表的数据是一对数字列表，第一个是横坐标，纵坐标是第二个。

该函数应假设所有图形具有相同的横坐标列表。

例如：

abscissa = range(1, 4)
graphs = [
    (abscissa, [1, 2, 3]),
    (abscissa, [4, 5, 6]),
    (abscissa, [7, 8, 9])
]

function(graphs)

预计从function(graphs)返回：

([1, 2, 3], [4.0, 5.0, 6.0])

Answer 1

我们可以使用zip函数通过“splat”运算符*轻松地从每个纵坐标列表中添加相应的纵坐标。这告诉zip将ylists中的每个列表视为参数，因此它将所有这些列表拉到一起，创建一个元组列表。结果列表中的第一个元组包含ylist中每个列表的所有第一个成员，结果列表中的第二个元组包含ylist中每个列表的所有第二个成员，等等。

#!/usr/bin/env python

''' Find means of graph data '''

def mean_graph(graphs):
    abscissa = graphs[0][0]

    #Extract ordinate lists
    ylists = [g[1] for g in graphs]

    #Find means of corresponding ordinates
    size = float(len(graphs))
    means = [sum(v) / size for v in zip(*ylists)]

    return abscissa, means


abscissa = range(1, 4)
graphs = [
    (abscissa, [1, 2, 3]),
    (abscissa, [4, 5, 6]),
    (abscissa, [7, 8, 9]),
]

print(mean_graph(graphs))

<强>输出

([1, 2, 3], [4.0, 5.0, 6.0])

我在Python 2.6.6上开发了上面的代码。在Python 3上你可以改变
size = float(len(graphs))
到
size = len(graphs)

FWIW，可以将mean_graph函数压缩成一行，虽然它确实让它更难阅读：

def mean_graph(graphs):
    return graphs[0][0], [sum(v) / float(len(graphs)) for v in zip(*[g[1] for g in graphs])]

或Python 3：

def mean_graph(graphs):
    return graphs[0][0], [sum(v) / len(graphs) for v in zip(*[g[1] for g in graphs])]

给出图表列表的平均函数

1 个答案: