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配列内の特定のタプル要素の平均を見つけるためのPythonの方法はありますか？

このコードをPythonicとして記述したいと思います。私の実際の配列はこの例よりもはるかに大きいです。

（5 + 10 + 20 + 3 + 2）/ 5

print（np.mean（array、key = lambda x：x [1]））TypeError：mean（）が予期しないキーワード引数 'key'を取得しました

array = [('a', 5) , ('b', 10), ('c', 20), ('d', 3), ('e', 2)]

sum = 0
for i in range(len(array)):
    sum = sum + array[i][1]

average = sum / len(array)
print(average)

import numpy as np
print(np.mean(array,key=lambda x:x[1]))

どうすればこれを回避できますか？ 2番目の例を使用します。

私はPython 3.7を使用しています

pythonarrayspython-3.xtuplesaverage
23
Şevval Kahraman

Python 3.4以降）を使用している場合は、 statistics モジュールを使用できます。

from statistics import mean

average = mean(value[1] for value in array)

または、Python 3.4より古いバージョン）を使用している場合：

average = sum(value[1] for value in array) / len(array)

これらのソリューションは両方ともPythonジェネレータ式と呼ばれる）のナイス機能を使用しています。ループ

value[1] for value in array

タイムリーでメモリ効率の良い方法で新しいシーケンスを作成します。 PEP 289-Generator Expressions を参照してください。

Python 2を使用していて、整数を合計している場合、整数除算が行われ、結果が切り捨てられます。例：

>>> 25 / 4
6

>>> 25 / float(4)
6.25

整数除算がないことを確認するために、sumの開始値をfloat値0.0に設定できます。ただし、これは、括弧でジェネレータ式を明示的にする必要があることも意味します。そうでない場合は、構文エラーであり、コメントに記載されているように、あまりきれいではありません。

average = sum((value[1] for value in array), 0.0) / len(array)

fsum from mathを使用するのがおそらく最善ですfloatを返すモジュール：

from math import fsum

average = fsum(value[1] for value in array) / len(array)
26
Peter Wood

numpyを使用する場合は、numpy.arrayにキャストし、numpyインデックスを使用して目的の軸を選択します。

import numpy as np

array = np.array([('a', 5) , ('b', 10), ('c', 20), ('d', 3), ('e', 2)])
print(array[:,1].astype(float).mean())
# 8.0

元の配列は文字列と数値の両方を含み、したがってobject型であるため、数値型へのキャストが必要です。この場合、floatまたはintを使用できますが、違いはありません。

3
Graipher

よりゴルフに似たソリューションを利用できる場合は、配列をバニラパイソンで転置し、数値のみのリストを取得して、平均を計算できます。

sum(Zip(*array)[1])/len(array)
3
Nick Amin

リスト内包表記の代わりにmapを使用できます

sum(map(lambda x:int(x[1]), array)) / len(array)

またはfunctools.reduce（Python2.Xを使用している場合はreduceではなくfunctools.reduce）

import functools
functools.reduce(lambda acc, y: acc + y[1], array, 0) / len(array)
2
minji

あなたは単に使うことができます：

print(sum(tup[1] for tup in array) / len(array))

またはPython 2：

print(sum(tup[1] for tup in array) / float(len(array)))

またはPython 2：

from math import fsum

print(fsum(tup[1] for tup in array) / len(array))
2
ruohola

純粋なPythonの場合：

from operator import itemgetter

acc = 0
count = 0

for value in map(itemgetter(1), array):
    acc += value
    count += 1

mean = acc / count

データがlistとしてメモリに収まらない場合は、反復的なアプローチが望ましい場合があります（これは大きいと言ったためです）。可能であれば、宣言的なアプローチを優先します。

data = [sub[1] for sub in array]
mean = sum(data) / len(data)

numpyを使用することに心を開いているなら、私はこのクリーナーを見つけます：

a = np.array(array)

mean = a[:, 1].astype(int).mean()
2
gmds

mapを使用できます：

np.mean(list(map(lambda x: x[1], array)))

0
pdpino

ここでの問題は、すべての値がndarrayにキャストされるため、タプルのリストの平均をstrとして直接計算できないことです。

ただし、これを回避するには、タプルのリストから 構造化配列 を定義して、タプルの各要素に異なるデータ型を関連付けることができます。

したがって、次のようにタプルのリストから構造化配列を定義できます。

l = [('a', 5) , ('b', 10), ('c', 20), ('d', 3), ('e', 2)]
a = np.array(l, dtype=([('str', '<U1'), ('num', '<i4')]))

そして、単純に np.mean 数値フィールド、つまりタプルの2番目の要素：

np.mean(a['num'])
# 8.0
0
yatu

リストの要素の合計と数を使用して平均を見つけるだけです。

array = [('a', 5) , ('b', 10), ('c', 20), ('d', 3), ('e', 2)]
avg = float(sum(value[1] for value in array)) / float(len(array))
print(avg)
#8.0
0
Devesh Kumar Singh