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我如何在python中循环函数变量?

[英]How can i loop function variable in python?

这是我目前的代码:

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))

我收到这个错误:

TypeError: cannot perform reduce with flexible type


我想要这个结果。

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

你可以这样做:

vecs = [vec0, vec1, vec2, vec3]

接着 :

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

虽然,您应该避免这种方法并改为维护2D Array ,这对于使用行轴的计算方法来说会更容易。

我的意思是,而不是这个:

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

你可以这样:

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这样的方法:

meansArray = vecs.mean(axis=1)

这将在各自的指数中得到你的mean0, mean1, mean2, mean3

通过名称调用变量是一种反模式。 如果您需要对多个对象执行任务,您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,您现在可以通过指定axis参数轻松地使用numpy 批量处理平均值:

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

然后:

>>> all_means
array([ 2.,  3.,  4.,  5.])

您可以通过更改:

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

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

但我强烈建议使用矢量:

all_vec = [vec0, vec1, vec2, vec3]

暂无
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