Question

我在两个数据帧之间运行计算，结果得到一个嵌套列表。由于我试图保持性能提升，我将矢量化应用于更大的数据帧并在更小的数据帧上循环。

我的结果是一个长度为600的嵌套列表。但是，每个项目都包含一个长度为100,000的数组。

我的目标是拥有一个新列表或每个列具有所有最小值的np.series（因此600行中的最小值为100,000）。知道怎么做吗？

list
[array([ 70.3219239 ,  71.17387028,  69.90496498, ...,  85.68666008,
         16.72193348, 123.36816359]),
 array([138.32970088, 137.10783977, 138.64876503, ..., 210.72072939,
        217.60846122, 107.94615237]),

Answer 1

我们假设你有这样的数据：

data = np.array([[2.884, 1.033, 0.066, 7.216],
                 [1.652, 3.255, 7.805, 7.894],
                 [2.663, 6.205, 0.226, 0.484]])

>>> data.min()         # gives minimal value from all rows and columns
0.066

>>> data.min(axis=0)   # gives vector of minimal values for each column
array([1.652, 1.033, 0.066, 0.484])

>>> data.min(axis=1)   # gives vector of minimal values for each row
array([0.066, 1.652, 0.226])

Python：嵌套列表

1 个答案: