Python 列表列表中的平均列表-是否有更有效的方法？

我有一个名为“run”的列表。我正在使用代码的这一部分创建这些列表的平均值：

ave = [0 for t in range(s)]
for t in range(s):
    z = 0
    for i in range(l):
        z = z + run[i][t]
        #Converted values to a string for output purposes
        # Added \n to output
        ave[t]= ((str(z / l) + "\n"))

---

令我惊讶的是，这段代码在我第一次编写时就起作用了。我现在计划使用更大的列表和更多的值，性能问题可能会起作用。这种编写方法在使用计算资源方面是否效率低下？我如何编写效率更高的代码？

列表理解可能更有效

>>> run = [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13]]
>>> [sum(elem)/len(elem) for elem in zip(*run)]  
[5.666666666666667, 6.666666666666667, 7.666666666666667, 8.666666666666666]

或者，您可以尝试

map（）

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通过让Python使用高效的内置函数和列表理解为您完成更多工作，您可以提高效率：

averages = [sum(items) / len(run) for items in zip(*run)]

或

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我输入这个问题是为了寻找以下内容，这是愚蠢的，但因为它不使用

zip

，所以它不会忽略任何值。 如果您有一个不同长度的列表的数字列表，并且希望找到平均列表

将numpy导入为np
定义我的意思（列表中的列表）：
maxlen=max（[len（l）代表列表中的l]）
对于范围内的i（len（列表中的列表））：
而len（列表中的列表[i]）

给予

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我在文档中没有看到

itertools.zip

，这引入了一个

numpy

依赖项。感谢@user2357112的bugreport。它是固定的。

numpy

依赖性是利用numpy提供的效率，这至少与没有itI的平均速度一样快。我在这里仍然看到

itertools.zip

。那应该是什么？（当您使用numpy时，这是一种奇怪的方式。为什么不使用

numpy.average（run，0）

？）我认为您想要

itertools.izip

，而不是

itertools.zip

。或者只使用

zip

我很确定

itertools.izip

在Python3中就是

zip

。查看和的文档。而且，我认为

numpy.avg

根本不存在。哎呀！固定的。谢谢。：）这看起来是渐进的好。除非z溢出。（避免阅读）但是内置函数在实践中可能更快更清晰。由于列表长度的巨大差异，您扩展列表的部分似乎效率极低。我同意！欢迎任何改进。这对于我的个人用例来说已经足够了

averages = [sum(items) / len(run) for items in zip(*run)]

import numpy as np
ave = [np.avg(col) for col in zip(*run)]

ave = [sum(col)/len(col) for col in zip(*run)]

[ 2.  3.  4.  5. 10.]