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Python - 使用 Numpy 的多个矩阵的元素方式

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 17:45:28 24 4
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我正在实现一个滑动窗口模型,我想在其中初始化一个矩阵 @t 作为前 N 个矩阵的逐元素均值,其中 N 是窗口大小。这是我最初的尝试,它显示了最后 N 个矩阵:

list_of_arrays = [np.array([]) for i in range(3)]
N=2 # window size
# past 3 matrices
list_of_arrays[0] = np.array([[0.1,0.2],[0.3,0.4]])
list_of_arrays[1] = np.array([[0.5,0.6],[0.7,0.8]])
list_of_arrays[2] = np.array([[0.9,1.0],[1.1,1.2]])

# at t=3, get element-wise means of previous N matrices
t=3
range1 = lambda start, end: range(start, end+1) # modified range function
answer = [list_of_arrays[t-j] for j in range1(1,N)]

所需的答案是过去 N 个矩阵的逐元素均值。对于上面的系列,它是:

(list_of_arrays[2]+list_of_arrays[1])/2 = [[0.7,0.8],[0.9,1.0]]

我应该如何修改 answer 行上的列表理解以获得所需的答案?

最佳答案

我想通了。这是对问题中指示的 answer 行的必要修改:

answer = np.mean([list_of_arrays[t-j] for j in range1(1,N)], axis = 0)
>> array([[ 0.7, 0.8],
>> [ 0.9, 1. ]])

关于Python - 使用 Numpy 的多个矩阵的元素方式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/18826422/

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