计算计数器中值的均值和方差的Pythonic方法

我想知道是否有一种python方法来计算计数器的均值和方差

例如，我有四个计数器共享相同的键：

a = Counter({1: 23, 2: 39, 3: 1})
b = Counter({1: 28, 2: 39, 3: 1})
c = Counter({1: 23, 2: 39, 3: 2})
d = Counter({1: 23, 2: 22, 3: 1})

我的方法是：

each_key_val = {}

for i in a.keys():  # The assumption here is that all Counters must share the same keys
    for j in [a, b, c, d]:
        try:
            each_key_val[i].append(j[i])       
        except:
            each_key_val[i] = [j[i]]

我可以使用以下代码查找每个键的平均值/方差：

 np.mean(each_key_val[i])
 np.var(each_key_val[i])

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与我的方法相比，有没有更简单的方法来计算每个关键点的均值/方差

我不认为下面的内容比你的更可读，但它只使用列表理解

说你有

cs = (a, b, c, d)

然后就可以找到一本中庸词典了

m = {k: float(d) / len(cs) for k, d in sum(cs).iteritems()}

对于方差，请注意，通过V[X]=E[x2]-（E[X]）2，如果定义：

p = sum([Counter({k: ((float(d**2) / len(cs))) for (k, d) in cn.iteritems()}) \
     for cn in cs])

那么方差字典就是

{k: p[k] - m[k]**2 for k in m}

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python的哪个版本？@Padraic Cunningham

2.7

但是我愿意接受任何建议，不管python的版本是什么：）您可以使用更简单的defaultdict创建dict，您想如何处理均值和方差？不用担心，FWIW使用>=python3.4还可以使用statistics.mean和statistics.variance。您还可以对d.items（）中的k，v使用

：

您还可以使用一个漂亮的一行代码将其映射到所有计数器上：

映射（lamdba v:np.mean（v.values（）），[a，b，c，d]）

或同时将这两个操作作为元组列表：

映射（lambda v:（np.mean（v.values（）），np.var（v.values（）），[a，b]）

那么，仅使用列表理解是否会加快计算速度？列表理解通常比循环快一点；YMMV，我怀疑它在这里会有多大变化。我认为这一点是不同的（请参阅）-一些更具python风格的人认为，对有副作用的东西使用循环，并尽可能使用列表理解来构建数据结构。有些人认为这种区分可以清除代码。这不仅是一个个案问题，还有个人品味的空间。