如何在 Python 中使用 enumerate 来计算列表的 STD？

Question

我正在尝试计算列表vr的标准偏差。 列表大小为 32，包含大小为 3980 的数组。此数组表示给定height （3980 高度）处的值。

首先，我将数据分成 15 分钟的块，其中的分钟以raytimes给出。 raytimes也是一个大小为32的列表（仅包含观察时间， vr ）。

我想要在每个height级别计算标准偏差，这样我最终会得到一个大小为3980最终数组。 这发生在我的代码中。 然而，我的代码在测试时没有产生正确的标准偏差值——也就是说，输出到w1sd 、 w2sd等的值不正确（但是数组的大小正确：一个包含3980元素的数组）。 我假设在计算标准偏差时我混淆了错误的索引。

以下是数据集中的示例值。 所有数据都应该属于w1和w1sd因为本示例中提供的raytimes都在 15 分钟内 (< 0.25)。 我想计算vr的第一个元素的标准偏差，即2.0 + 3.1 + 2.1的标准偏差，然后是第二个元素，或标准偏差3.1 + 4.1 + nan等。 w1sd的结果应该是[0.497, 0.499, 1.0, 7.5]但是下面的代码在w1sd = [0.497, 0.77, 1.31, 5.301]中给出了一个nanstd 。 nanstd或我的索引有问题吗？

vr = [
    [2.0, 3.1, 4.1, nan],
    [3.1, 4.1, nan, 5.1],
    [2.1, nan, 6.1, 20.1]
]
Height = [10.0, 20.0, 30.0, 40]
raytimes = [0, 0.1, 0.2]

for j, h in enumerate(Height): 
    for i, t in enumerate(raytimes):
        if raytimes[i] < 0.25:
            w1.append(float(vr[i][j]))
        elif 0.25 <= raytimes[i] < 0.5:
            w2.append(float(vr[i][j]))
        elif 0.5 <= raytimes[i] < 0.75:
            w3.append(float(vr[i][j]))
        else:
            w4.append(float(vr[i][j]))
    w1sd.append(round(nanstd(w1), 3))
    w2sd.append(round(nanstd(w2), 3))
    w3sd.append(round(nanstd(w3), 3))
    w4sd.append(round(nanstd(w4), 3))
    w1 = []
    w2 = []
    w3 = []
    w4 = []

Answer 1

我会考虑为此使用pandas 。 它是一个库，允许高效处理numpy数组中的数据集，并让您numpy进行所有循环和索引。

在这种情况下，我将定义一个包含N_raytimes行和N_Height列的dataframe N_raytimes ，这将允许以您喜欢的任何方式轻松切片和聚合数据。

此代码给出了预期的输出。

import pandas as pd
import numpy as np

vr = [
    [2.0, 3.1, 4.1, np.nan],
    [3.1, 4.1, np.nan, 5.1],
    [2.1, np.nan, 6.1, 20.1]
]
Height = [10.0, 20.0, 30.0, 40]
raytimes = [0, 0.1, 0.2]

# Define a dataframe with the data
df = pd.DataFrame(vr, columns=Height, index=raytimes)
df.columns.name = "Height"
df.index.name = "raytimes"

# Split it out (this could be more elegant)
w1 = df[df.index < 0.25]
w2 = df[(df.index >= 0.25) & (df.index < 0.5)]
w3 = df[(df.index >= 0.5) & (df.index < 0.75)]
w4 = df[df.index >= 0.75]

# Compute standard deviations
w1sd = w1.std(axis=0, ddof=0).values
w2sd = w2.std(axis=0, ddof=0).values
w3sd = w3.std(axis=0, ddof=0).values
w4sd = w4.std(axis=0, ddof=0).values