计算 Numpy 矩阵中每一行的平均值

Posted 2023-03-24

【中文标题】计算 Numpy 矩阵中每一行的平均值

【英文标题】：Compute the mean of each row in a Numpy Matrix

【发布时间】：2021-07-24 15:28:33

【问题描述】：

我想实现执行以下操作的 phython 代码：

 For a collections of clusters calculate the mean for each cluster

Args:
    clusters (List[np.ndarray]): A list of 2d arrays
    
Returns:
    List[np.ndarray]: A matrix where each row represents a mean of a cluster
    
Example: 
    >>> tiny_clusters = [
        np.array([[0.2, 0.3], [0.1, 0.2]]),
        np.array([[0.8, 0.9], [0.7, 0.5], [0.6, 0.7]]),
    ]
    >>> calc_means(tiny_clusters)
    [array([0.15, 0.25]), array([0.7,0.7])]

我目前的解决方案如下：

    i = 0 
    return [clusters[i].mean(axis=1) for i in range(np.amax(i)+1)]

但是，我只得到以下输出：

    [array([0.25, 0.15])]

    (Input: [
    np.array([[0.2, 0.3], [0.1, 0.2]]),
    np.array([[0.8, 0.9], [0.7, 0.5], [0.6, 0.7]]),
    ])

所以，我只计算了第一行的平均值，但不幸的是第二行没有。你有什么想法可以改进我的代码吗？

谢谢！

【问题讨论】：

不要把所有东西都命名为i。

【参考方案1】：

列表理解应该是

[q.mean(axis=0) for q in clusters]

输出被称为矩阵有点令人困惑。它是 rank 1 数组的列表。

【讨论】：

可能是我写的 ... for cluster in clusters 但没关系