Python具有不同长度,平均值和标准偏差的多个列表



给定下面的列表数组,我希望能够创建一个新列表,给出列的平均值和标准偏差

a = [ [1, 2, 3],
[2, 3, 4],
[3, 4, 5, 6],
[1, 2],
[7, 2, 3, 4]]

所需结果

mean =  2.8, 2.6, 3.75, 5
STDEV=  2.48997992, 0.894427191, 0.957427108, 1.414213562

我发现下面的示例给出了平均值,这似乎效果很好,但我不清楚如何适应标准偏差

import numpy as np
import numpy.ma as ma
from itertools import zip_longest
a = [ [1, 2, 3],
[2, 3, 4],
[3, 4, 5, 6],
[1, 2],
[7, 2, 3, 4]]

averages = [np.ma.average(ma.masked_values(temp_list, None)) for temp_list in zip_longest(*a)]

print(averages)

您可以使用以下两行:

>>> np.nanmean(np.array(list(zip_longest(*a)),dtype=float),axis=1)
array([2.8 , 2.6 , 3.75, 5.  ])
>>> np.nanstd(np.array(list(zip_longest(*a)),dtype=float),axis=1,ddof=1)
array([2.48997992, 0.89442719, 0.95742711, 1.41421356])

nanmeannanstd分别计算平均值和标准,忽略nan。所以你正在传递数组:

>>> np.array(list(zip_longest(*a)),dtype=float)
array([[ 1.,  2.,  3.,  1.,  7.],
[ 2.,  3.,  4.,  2.,  2.],
[ 3.,  4.,  5., nan,  3.],
[nan, nan,  6., nan,  4.]])

并计算每行的平均值和标准偏差,忽略NaNs。ddof参数代表自由度,我根据您想要的输出将其设置为 1(默认值为 0(

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