平均列2D数组python

Question

我有一个2D arraylist数据，它充满了这样的循环：

data.append([TrueID,rssi])

8次后，我得到了这个值的数据：

data =

    [['469420270013002A', -90], 
     ['469420270005000C', -89], 
     ['469420270013002A', -94], 
     ['4694202700270003', -53], 
     ['469420270005000C', -91], 
     ['469420270013002A', -92], 
     ['4694202700270003', -55]]

我想计算每个TrueID的平均RSSI值，并返回带有其TrueID的最低RSSI值。

所以我需要输出：

print "The weakest ID is " ID_result " with Rssi value of " rssi_result
>>The weakest ID is '4694202700270003' with Rssi value of -54

2D数组必须填充到20个值，然后像FIFO系统一样继续进行。

欢迎所有建议（即使您知道其他方法也可以达到相同的结果）！

谢谢！

Answer 1

使用collections.defaultdict和max ：

>>> from collections import defaultdict                                   
>>> lis = [['469420270013002A', -90],                                 
     ['469420270005000C', -89], 
     ['469420270013002A', -94], 
     ['4694202700270003', -53], 
     ['469420270005000C', -91], 
     ['469420270013002A', -92], 
     ['4694202700270003', -55]]
>>> d = defaultdict(list)                
>>> for k, v in lis:                                                      
    d[k].append(v)
...     

现在d包含：

>>> d
defaultdict(<type 'list'>,
{'469420270005000C': [-89, -91],
 '4694202700270003': [-53, -55],
 '469420270013002A': [-90, -94, -92]})

现在使用max和dict理解来计算平均值并找出最大（键，值）对：

>>> max({k:sum(v)/float(len(v)) for k, v in d.items()}.items(), key=lambda x:x[1])
('4694202700270003', -54.0)