Python 多次运行计算数学函数（Numpy）

我目前正在进行一系列的实验，我需要多次运行才能产生合适的误差条。 每个实验输出一个文件，其中包含各种信息，如平均值/标准/吞吐量/延迟/第n个百分位数等

然后，我绘制这些值中的每一个，但为了得到更合理的结果，我需要取每个单元格的所有这些文件的平均值，并用获得的标准偏差绘制为误差条

然而，到目前为止，我的代码不起作用：

 data_1 = np.loadtxt(fold + "/" +  "clients_1.txt")
 data_2 = np.loadtxt(fold + "/" +  "clients_2.txt")
 data_3 = np.loadtxt(fold + "/" +  "clients_3.txt")
 data = [data_1,data_2,data_3]
 d_avg = sum(data) / float(len(data))
 err   = np.std(d_avg)
 plt.plot(d_avg[:,19],d_avg[:,7], label='Test Plot', yerr = err[:,7] )

我得到的错误是：

IndexError: 0-d arrays can only use a single () or a list of newaxes (and a single ...) as an index

对问题是什么有点困惑。d_agv文件打印正常

所有客户机文件都有相同数量的列行，并且一个文件中的每个单元格对应于另一个文件中的相同单元格，可能具有不同的值

每个文件中每行的格式为：

1 1 50 1 1 0 100 11.30000 9.00000 50.00000 32.09000 5.66480 9.00000 9.00000 10.00000 11.00000 12.00000 13.55000 32.85000 39.47368 

---

有很多这样的行。

好的，如果我理解的很好，你需要整个实验的平均值和标准偏差。例如，如果我们在下表中给出了2次随机数据，则平均值为：

run 1   run 2       mean

1 2 3   1 3 2    1  2.5 2.5
4 5 6   5 4 6   4.5 4.5  6
7 8 9   7 8 9    7   8   9

如果我的假设是正确的，这就是您想要的代码：

data_1 = np.loadtxt(fold + "/" +  "clients_1.txt")
data_2 = np.loadtxt(fold + "/" +  "clients_2.txt")
data_3 = np.loadtxt(fold + "/" +  "clients_3.txt")

data = np.array([data_1, data_2, data_3])
data_avg = data.mean(axis=0)
data_err = data.std(axis=0)
plt.plot(data_avg[:,19], data_avg[:,7], label='Test Plot')

---

不能在列表中使用numpy函数，必须将数据转换为numpy数组。你能提供更多关于clients\u n.txt文件的信息吗？给他们几句话？它们都包含相同数量的元素吗？小细节，你可以吗？使用os.path.join作为文件名，而不是字符串连接。@Victor进行了编辑以反映这一点确定现在更清楚了一点，但我仍然不明白您打算对数据做什么？你想找出每个表中每一列的平均值和标准偏差，然后画出什么？每个文件代表同一个实验的运行。我生成的图是这些文件的平均值，如果你看左边，150是客户机/机器的数量等，浮动是这些文件的标准偏差值。