是否有任何pythonic方法可以找到数组中特定元组元素的平均值？

我想把这段代码写成pythonic。我的实际数组比这个示例大得多

（5+10+20+3+2）/5

打印（np.平均值（数组，键=λx:x[1]）） TypeError:mean（）获得意外的关键字参数“key”

如何避免这种情况？ 我想用第二个例子

我正在使用Python 3.7，您只需使用：

print(sum(tup[1] for tup in array) / len(array))

或者对于Python 2：

print(sum(tup[1] for tup in array) / float(len(array)))

from math import fsum

print(fsum(tup[1] for tup in array) / len(array))

或者对于Python 2来说更简洁一点：

print(sum(tup[1] for tup in array) / float(len(array)))

from math import fsum

print(fsum(tup[1] for tup in array) / len(array))

---

您可以使用

map

：

np.mean（列表（映射（lambda x:x[1]，数组））

使用纯Python:

from operator import itemgetter

acc = 0
count = 0

for value in map(itemgetter(1), array):
    acc += value
    count += 1

mean = acc / count

如果您的数据不能以

列表的形式存储在内存中（因为您说过数据很大），那么迭代方法可能更可取。如果可以，请选择声明式方法：

data = [sub[1] for sub in array]
mean = sum(data) / len(data)

如果您愿意使用
numpy
，我会发现这种清洁剂：

a = np.array(array)

mean = a[:, 1].astype(int).mean()

如果您使用的是Python 3.4或更高版本，则可以使用以下模块：

或者，如果您使用的Python版本早于3.4：

average = sum(value[1] for value in array) / len(array)

这些解决方案都使用Python的一个很好的特性，称为生成器表达式。环路

value[1] for value in array

以及时且节省内存的方式创建新序列。看

如果您使用的是Python 2，并且您对整数求和，我们将使用整数除法，它将截断结果，例如：

>>> 25 / 4
6

>>> 25 / float(4)
6.25

为了确保没有整数除法，我们可以将
sum
的起始值设置为
float
值
0.0
。但是，这也意味着我们必须使用括号显式地表示生成器表达式，否则这是一个语法错误，并且不太美观，如注释中所述：

average = sum((value[1] for value in array), 0.0) / len(array)

最好从模块中使用，该模块将返回一个
浮点值
：

from math import fsum

average = fsum(value[1] for value in array) / len(array)

只需使用列表中元素的总和和数量来求平均值

array = [('a', 5) , ('b', 10), ('c', 20), ('d', 3), ('e', 2)]
avg = float(sum(value[1] for value in array)) / float(len(array))
print(avg)
#8.0

您可以使用
map
代替列表理解

sum(map(lambda x:int(x[1]), array)) / len(array)

或者
functools.reduce
（如果您只使用Python2.X
reduce
而不是
functools.reduce
）

如果确实要使用
numpy
，请将其强制转换为
numpy.array
并使用
numpy
索引选择所需的轴：

import numpy as np

array = np.array([('a', 5) , ('b', 10), ('c', 20), ('d', 3), ('e', 2)])
print(array[:,1].astype(float).mean())
# 8.0

需要转换为数字类型，因为原始数组同时包含字符串和数字，因此类型为
object
。在这种情况下，您可以使用
float
或
int
，这没有什么区别。
如果您愿意接受更多类似高尔夫的解决方案，您可以使用vanilla python转换数组，获得一个仅包含数字的列表，然后使用

sum（zip（*array）[1]）/len（array）
第一个给出了错误：“int”对象不可调用@evvalKahraman，如果数组的定义如您的问题所示-第一个给出了8.0（在同一版本上测试和验证）。因此，要么您使用的数组在某个地方有不同的值，要么您输入了一个拼写错误
x[1]
已经是一个整数了，为什么需要调用
int（）
？使用lambda比生成器慢30%。但是如果您更喜欢
map
，我建议使用
操作符.itemgetter（1）
而不是lambda。类似地，
functools.reduce
比生成器理解和
sum
慢72%。我意识到有更好的方法来编写Python 2代码
sum
接受一个参数作为起始值。如果将
0.0
传递给它，那么分子将始终是浮点，无需担心。此外，模块中还有一个函数，.我想说
float
的转换方式比为
sum
@ruohola传递一个奇怪的
0.0
值参数更能说明问题。我认为使用
fsum
可能最适合Python2。你不能从u future\uuuuu导入部分导入

？@DanielSank是的，这是另一种选择。使用浮点求和的另一个优点是，它可以跟踪部分和，这可以弥补浮点表示中精度的不足。因此，如果我们继续使用

fsum

我们根本不需要考虑整数除法，通常也是更好的解决方案。请参阅我关于中的答案。因为它是python 3，所以只需使用。

import numpy as np

array = np.array([('a', 5) , ('b', 10), ('c', 20), ('d', 3), ('e', 2)])
print(array[:,1].astype(float).mean())
# 8.0