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python - 使用列表列表来平均 numpy 数组中的行

问题描述

我想使用（python）列表中的条目信息来平均 numpy 数组的行。例如，考虑以下情况：

LoL = [[], [0, 1, 2, 4], [3, 5], [], [6]]  #List of lists
arr = np.array([[0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4], [5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6]])  #Numpy array
print arr

[[0 0 0 0]
 [1 1 1 1]
 [2 2 2 2]
 [3 3 3 3]
 [4 4 4 4]
 [5 5 5 5]
 [6 6 6 6]]

对于上面的列表 ( LoL) 和 numpy 数组 ( arr) 列表，我希望行[0, 1, 2, 4]得到arr平均，行[3, 5]之间arr得到平均，行[6]保持其原始形式。转换后的数组 ( arr_new) 应如下所示：

arr_new = np.array([[1.75, 1.75, 1.75, 1.75], [4.0, 4.0, 4.0, 4.0] , [6.0, 6.0, 6.0, 6.0]])
print arr_new

[[1.75 1.75 1.75 1.75]
 [4.   4.   4.   4.  ]
 [6.   6.   6.   6.  ]]

最优雅的方法是什么？

标签： pythonarraysnumpy

解决方案

由于您list的 of 中list的形状不一致，没有一种优雅的方式来执行单个操作，但是循环是一种选择并且仍然应该是有效的，因为它仅随 的大小缩放LoL：

np.stack([np.mean(arr[el], 0) for el in LoL if el])


array([[1.75, 1.75, 1.75, 1.75],
       [4.  , 4.  , 4.  , 4.  ],
       [6.  , 6.  , 6.  , 6.  ]])

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