如何在python中循环函数变量？

这是我当前的代码：

import numpy as np

vec0 = [1, 2, 3]
vec1 = [2, 3, 4]
vec2 = [3, 4, 5]
vec3 = [4, 5, 6]

for k in range(0, 4):
    globals()['mean%s' % k] = np.mean('vec'+str(k))

我得到了这个错误：

TypeError:无法使用灵活的类型执行reduce操作

---

我想知道这个结果

mean0 = np.mean(vec0)
mean1 = np.mean(vec1)
mean2 = np.mean(vec2)
mean3 = np.mean(vec3)

您可以这样做：

vecs = [vec0, vec1, vec2, vec3]

然后：

globals()['mean%s' % k] = np.mean(vecs[k])

尽管如此，您应该避免这种方法，而是维护一个

2D数组

，这将更容易使用行轴进行计算

我的意思不是说：

vec0 = [1, 2, 3]
vec1 = [2, 3, 4]
vec2 = [3, 4, 5]
vec3 = [4, 5, 6]

你可以有这样的东西：

vecs = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]])

然后你可以简单地计算如下的平均值：

meansArray = vecs.mean(axis=1)

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这将在相应的索引处显示您的

平均值0、平均值1、平均值2、平均值3。
按名称调用变量是一种反模式。如果需要对多个对象执行任务，可以构造这些对象的集合（元组、列表等）。例如：

all_vecs = [vec0, vec1, vec2, vec3]

此外，通过指定
轴
参数，您现在可以轻松地使用numpy批量处理平均值：

all_means = np.mean(all_vecs,axis=1)

然后：

您可以通过更改以下内容来执行此操作：

globals()['mean%s' % k] = np.mean('vec'+str(k))

到

但我强烈建议使用向量：

all_vec = [vec0, vec1, vec2, vec3]

1） 你不想创建动态命名的变量，2）如果你正确地使用numpy，你可以把它做成一个二维数组，并在行轴上取平均值……这实际上是一种反模式，通常按名称调用变量是不好的设计。
globals()['mean%s' % k] = np.mean(globals()['vec%s' % k])

all_vec = [vec0, vec1, vec2, vec3]