lista de promedios de las listas de pitón

Question

tengo una lista de listas: algo como:

data = [[240, 240, 239], 
     [250, 249, 237], 
     [242, 239, 237], 
     [240, 234, 233]] 

Y quiero promediar esto como

[average_column_1, average_column_2, average_column_3] 

Mi pieza de código es como no muy elegante . Es la manera ingenua de ir a través de la lista, manteniendo la suma en un contenedor separado y luego dividiéndolo por el número de elementos.

Creo que hay una manera pitónica de hacer esto. ¿Alguna sugerencia? Gracias

Answer 1

Python puro:

from __future__ import division 
def mean(a): 
    return sum(a)/len(a) 
a = [[240, 240, 239], 
     [250, 249, 237], 
     [242, 239, 237], 
     [240, 234, 233]] 
print map(mean, zip(*a)) 

impresión

[243.0, 240.5, 236.5] 

NumPy:

a = numpy.array([[240, 240, 239], 
       [250, 249, 237], 
       [242, 239, 237], 
       [240, 234, 233]]) 
print numpy.mean(a, axis=0) 

Python 3:

from statistics import mean 
print(*map(mean, zip(*a)) 

Answer 2

Use zip(), así:

averages = [sum(col)/float(len(col)) for col in zip(*data)] 

zip() toma varios argumentos iterables, y devuelve rebanadas de esos iterables (como tuplas), hasta que uno de los iterables no puede devolver nada más. En efecto, realiza una operación de transposición, similar a las matrices.

>>> data = [[240, 240, 239], 
...   [250, 249, 237], 
...   [242, 239, 237], 
...   [240, 234, 233]] 

>>> [list(col) for col in zip(*data)] 
[[240, 250, 242, 240], 
[240, 249, 239, 234], 
[239, 237, 237, 233]] 

Mediante la realización de sum() en cada una de esas porciones, se obtiene de manera efectiva la suma por columnas. Simplemente divida por la longitud de la columna para obtener la media.

Punto lateral: en Python 2.x, la división en enteros limita el decimal de forma predeterminada, por lo que se llama a float() para "promover" el resultado a un tipo de coma flotante.

Answer 3

data = [[240, 240, 239], 
     [250, 249, 237], 
     [242, 239, 237], 
     [240, 234, 233]] 
avg = [float(sum(col))/len(col) for col in zip(*data)] 
# [243.0, 240.5, 236.5] 

Esto funciona porque zip(*data) le dará una lista con las columnas agrupadas, la llamada float() sólo es necesario en Python 2.x, que utiliza la división entera a menos que se utiliza from __future__ import division.

Answer 4

import numpy as np 

data = [[240, 240, 239], 
     [250, 249, 237], 
     [242, 239, 237], 
     [240, 234, 233]] 

np.mean(data, axis=0) 
# array([ 243. , 240.5, 236.5]) 

Parece que funciona.