#python #arrays #list #loops #for-loop
Вопрос:
У меня есть список из 43 объектов, а затем каждый объект включает в себя 75 точек. Каждая из этих 75 точек показывает определенное время суток, и я хочу получить стандартное отклонение этого точного времени от каждого из этих 43 объектов. Я читал, что я должен использовать вложенный цикл for, но он показывает матрицу нулей. Кто-нибудь может мне помочь?
y1 = [
a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9, a10,
a11, a12, a13, a14, a15, a16, a17, a18, a19, a20,
a21, a22, a23, a24, a25, a26, a27, a28, a29, a30,
a31, a32, a33, a34, a35, a36, a37, a38, a39, a40,
a41, a42, a43
]
#an example of what 'a' is
a1 = np.array(df1['Level'][33:108])
a2 = np.array(df1['Mlevel'][105:180])
#get the standard deviation
SD = []
for i in range(43):
for j in range(75):
SD.append(np.std(y1[i[j]]))
#plot the standard deviation with mean
for i in range(43):
axs[0].plot(x1, mean_y1 SD, color='lightblue')
axs[0].plot(x1, mean_y1 - SD, color='lightblue')
Поэтому в основном я хочу повторить цикл ниже j = 0 до 75, но это не работает.
c0 = []
for i in range(43):
c0.append((y1[i][0]))
print(np.std(c0))
Так что, если кому-то интересно, я понял это, и приведенный ниже код работает:
#create a list of all the elements (c)
c = []
for j in range(75):
for i in range(43):
c.append((y1[i][j]))
#print(c)
#Get the standard deviation of every 43 points
start = 0 # First to consider
stop = 3225 # the length of the list c
interval = 43 # chunk size
SD = []
for i in range(start, stop, interval):
SD.append(np.std(c[i:(i interval)]))
print(SD)
Комментарии:
1. можете ли вы предоставить всю обратную связь?
2. вы получаете доступ [i[j]], но я имею
intправо:SD.append(np.std(y1[i][j]))3. Я изменил его, но получаю те же нули, и новая обратная связь выглядит так: Файл «C:/Users/mr179/Desktop/Research/PhD/codes/Averages/SD_WL.py», строка 93, в <модуле> axs[0].график(x1, mean_y1 SD, цвет=’светло-голубой’) Ошибка значения: операнды не удалось передать вместе с фигурами (75,) (3225,)
4. Разве np.std не выполняет для вас вторую часть цикла for? Невозможно узнать, что находится в массивах, без образца данных. Как выглядит y1[0]?
5. @fzzylogic y1[0] будет a1, который сам по себе содержит 75 чисел с плавающей точкой. то, что я ищу, — это получить стандартное отклонение первого элемента от a1 до a43 и повторять это до последнего элемента (75).
Ответ №1:
Вы подписываетесь
SD.append(np.std(y1[i[j]]))
но i[j] не имеет смысла, потому что i-это число 0,1,2,…, вам лучше ввести
SD.append(np.std(y1[i][j]))
для доступа к элементу списка в списке
Комментарии:
1. Я попробовал это сначала, и я получаю те же нули, хотя ошибка другая : ошибка значения: операнды не могут передаваться вместе с фигурами (75,) (3225,)
2. Тогда вам может быть интересно написать SD.append(np.std(y1[i])), так как std будет рассчитываться из всего списка, скрытого под y1[i]
3. Это означало бы опустить внутренний цикл для итерации только по i
4. да , но это не то, чего я хочу, я хочу стандартное отклонение каждого элемента от объектов в y1. и не стандартное отклонение каждого объекта.
5. Это означает, что вам нужно создать список со всеми элементами, а затем вычислить std. Не уверен, что я достаточно хорошо понимаю вашу цель.
Ответ №2:
Если у вас есть список, состоящий из элементов, которые все являются массивами из 75 элементов, вы можете преобразовать список в правильный массив и векторизовать операцию стандартного отклонения:
y1 = np.array(y1)
sd = np.std(y1, axis=0)
Используйте axis=1 , если вам нужно стандартное отклонение во все времена каждого дня, а axis=None также для стандартного отклонения всех измерений за все 43 дня.
Вероятно, вы можете упростить графики, вычисляя среднее значение таким же образом:
my1 = y1.mean(0)
...
axs[0].plot(x1, my1 sd, color='lightblue')
axs[0].plot(x1, my1 - sd, color='lightblue')