如何在python中平均数组？

我有一个模拟，运行了很多次。每次生成一个数组时，我都会将它插入一个更大的数组中，以跟踪所有数据。比如说

record = []
for i in range(2):
     r = random.random()
     array = numpy.arange(20)*r
     array.shape = (10,2)
     record.append(array)
record = numpy.array(record)

产生：

[[[  0.           0.88765927]
  [  1.77531855   2.66297782]
  [  3.55063709   4.43829637]
  [  5.32595564   6.21361492]
  [  7.10127419   7.98893346]
  [  8.87659274   9.76425201]
  [ 10.65191128  11.53957056]
  [ 12.42722983  13.3148891 ]
  [ 14.20254838  15.09020765]
  [ 15.97786693  16.8655262 ]]

 [[  0.           0.31394919]
  [  0.62789839   0.94184758]
  [  1.25579677   1.56974596]
  [  1.88369516   2.19764435]
  [  2.51159354   2.82554274]
  [  3.13949193   3.45344112]
  [  3.76739031   4.08133951]
  [  4.3952887    4.70923789]
  [  5.02318709   5.33713628]
  [  5.65108547   5.96503466]]]

因为每个

数组

在我的程序中代表一个模拟。我想对

记录中包含的两个不同数组求平均值

基本上，我想要一个与
array
尺寸相同的数组，但它将是所有单个运行的平均值

很明显，我可以在阵列上循环，但在我的实际模拟中有很多数据，所以我认为这将是非常昂贵的时间

示例输出（显然不是零）：

为什么你会认为准时会花费很多钱？您仍然需要进行相同数量的添加。加法是关联的

只要做：

averages = [average(subarray) for subarray in bigarray]

上面示例中的
记录
数组是三维的，形状为：

>>> record.shape
(2, 10, 2)

第一个维度对应于实验的2次迭代。要对它们进行平均，您需要告诉
np.average
沿
axis=0执行操作

>>> np.average(record, axis=0)
array([[ 0.        ,  0.45688836],
       [ 0.91377672,  1.37066507],
       [ 1.82755343,  2.28444179],
       [ 2.74133015,  3.19821851],
       [ 3.65510686,  4.11199522],
       [ 4.56888358,  5.02577194],
       [ 5.4826603 ,  5.93954865],
       [ 6.39643701,  6.85332537],
       [ 7.31021373,  7.76710209],
       [ 8.22399044,  8.6808788 ]])

如果您事先知道要运行多少个模拟，那么最好跳过列表，执行以下操作：

simulations, sim_rows, sim_cols = 1000000, 10, 2
record = np.empty((simulations, sim_rows, sim_cols))
for j in xrange(simulations) :
    record[j] = np.random.rand(sim_rows, sim_cols)

>>> np.average(record, axis=0)
[[ 0.50021935  0.5000554 ]
 [ 0.50019659  0.50009123]
 [ 0.50008591  0.49973058]
 [ 0.49995812  0.49973941]
 [ 0.49998854  0.49989957]
 [ 0.5002542   0.50027464]
 [ 0.49993122  0.49989623]
 [ 0.50024623  0.49981818]
 [ 0.50005848  0.50016798]
 [ 0.49984452  0.49999112]]

基本上你可以使用

record.mean(axis=0)

我不确定要在哪个轴上求平均值，就像在您的示例中，两个轴的维数为2（数组的形状为（2,10,2））。如果你想平均最后一个，就用

record.mean(axis=2)

这不就是每个数组的平均值吗？你确定
numpy.average（record，axis=0）
不能满足你的需要吗？它的维数与数组的维数相同，每个条目都是10个模拟中相应条目的平均值。
记录。平均值（axis=0）
也可以。@WarrenWeckesser--我想你应该把它作为一个答案添加进去。。。
record.mean(axis=2)