python的列表名单列表

我想从正数和负数混合的列表中找到所有负数的均值。我能找到名单的平均值作为python的列表名单列表

import numpy as np 

listA = [ [2,3,-7,-4] , [-2,3,4,-5] , [-5,-6,-8,2] , [9,5,13,2] ] 
listofmeans = [np.mean(i) for i in listA ]

我想创建一个类似的一行代码，只需要在列表中的负数的平均值。因此，例如新列表的第一个元素是（-7 + -4）/ 2 = -5.5

我的完整列表是：

listofnegativemeans = [ -5.5, -3.5, -6.333333, 0 ]

来源

2016-03-01 Imran Rashid

最后名单的平均值不为0，这是不确定的。 – wim

您可以使用下列内容：

listA = [[2,3,-7,-4], [-2,3,4,-5], [-5,-6,-8,2], [9,5,13,2]] 
means = [np.mean([el for el in sublist if el < 0] or 0) for sublist in listA] 
print(means)

输出

[-5.5, -3.5, -6.3333, 0.0]

如果没有元件的我n sublist小于0，列表理解将评估为[]。通过包含表达式[] or 0我们处理您想要评估空列表的平均值为0的场景。

来源

2016-03-01 16:20:53 gtlambert

当没有元素不正确时返回零。 – purpletentacle

@ mtk99这是OP要求的！它不直观，但它是正确的 – gtlambert

这将是这样的：

listA = np.array([ [2,3,-7,-4] , [-2,3,4,-5] , [-5,-6,-8,2] , [9,5,13,2] ]) 

listofnegativemeans = [np.mean(i[i<0]) for i in listA ]

输出：

[-5.5, -3.5, -6.333333333333333, nan]

零是误导性的，我肯定更喜欢nan如果你没有那些负面的任何元素。

来源

2016-03-01 16:20:57 purpletentacle

如果你使用numpy，你应该争取numpythonic代码而不是回落到Python逻辑。这意味着使用numpy的ndarray数据结构，以及数组的常用索引风格，而不是Python循环。

对于惯用手段：

>>> listA 
[[2, 3, -7, -4], [-2, 3, 4, -5], [-5, -6, -8, 2], [9, 5, 13, 2]] 
>>> A = np.array(listA) 
>>> np.mean(A, axis=1) 
array([-1.5 , 0. , -4.25, 7.25])

负数表示：

>>> [np.mean(row[row<0]) for row in A] 
[-5.5, -3.5, -6.333333333333333, nan]

来源

2016-03-01 16:25:44 wim

纯numpy的方式：

In [2]: np.ma.masked_greater(listA,0).mean(1).data 
Out[2]: array([-5.5  , -3.5  , -6.33333333, 0.  ])

来源

2016-03-01 21:23:50

是的，我认为这是最好的方法。忘记了蒙面阵列！ – wim

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