计算平均值和标准偏差并忽略 0 值

Question

我有一个包含子列表的列表列表，所有子列表都包含浮点值。例如，下面的列表有 2 个列表，每个列表都有子列表：

 mylist =  [[[2.67, 2.67, 0.0, 0.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [0.0, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0]], [[2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [0.0, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0], [2.67, 2.67, 2.0, 2.0]]]

我想计算子列表的标准偏差和平均值，我应用的是：

mean = [statistics.mean(d) for d in mylist]
stdev = [statistics.stdev(d) for d in mylist]

但它也采用我不想要的 0.0 值，因为我将它们变为 0 以免为空值。有没有办法忽略这些 0，因为它们不存在于子列表中？根本不考虑它们？我找不到解决方法。

Answer 1

尝试：

mean = [statistics.mean([k for k in d if k]) for d in mylist]
stdev = [statistics.stdev([k for k in d if k]) for d in mylist]

Answer 2

您可以使用 numpy 的 nanmean 和 nanstd 函数。

import numpy as np


def zero_to_nan(d):
    array = np.array(d)
    array[array == 0] = np.NaN
    return array


mean = [np.nanmean(zero_to_nan(d)) for d in mylist]
stdev = [np.nanstd(zero_to_nan(d)) for d in mylist]

Answer 3

您可以使用 list comprehension。

以下 lambda 函数将 nested 列表展平为单个列表并过滤掉所有零：

flatten = lambda nested: [x for sublist in nested for x in sublist if x != 0]

请注意，列表理解有两个 for 和一个 if 类似于此代码片段的语句，它们的作用基本相同：

flat_list = []

for sublist in nested:
   for x in sublist:
       if x != 0:
           flat_list.append(x)

要将此应用于您的列表，您可以使用 map。 map 函数将 return 一个迭代器。要获得列表，我们需要将迭代器传递给 list:

flat_list = list(map(flatten, myList))

现在你可以计算均值和标准差了：

mean = [statistics.mean(d) for d in flat]
stdev = [statistics.stdev(d) for d in flat]

print(mean)
print(stdev)

Answer 4

mean = [statistics.mean(d) for d in mylist if d != 0]
stdev = [statistics.stdev(d) for d in mylist if d != 0]

计算平均值和标准偏差并忽略 0 值

Calculating mean and standard deviation and ignoring 0 values

python

list

mean

sublist

standard-deviation