У меня есть симуляция, которая выполняется много раз. Каждый раз, когда создается массив, я вставляю его в больший массив, отслеживая все данные. например
record = []
for i in range(2):
r = random.random()
array = numpy.arange(20)*r
array.shape = (10,2)
record.append(array)
record = numpy.array(record)
который производит:
[[[ 0. 0.88765927]
[ 1.77531855 2.66297782]
[ 3.55063709 4.43829637]
[ 5.32595564 6.21361492]
[ 7.10127419 7.98893346]
[ 8.87659274 9.76425201]
[ 10.65191128 11.53957056]
[ 12.42722983 13.3148891 ]
[ 14.20254838 15.09020765]
[ 15.97786693 16.8655262 ]]
[[ 0. 0.31394919]
[ 0.62789839 0.94184758]
[ 1.25579677 1.56974596]
[ 1.88369516 2.19764435]
[ 2.51159354 2.82554274]
[ 3.13949193 3.45344112]
[ 3.76739031 4.08133951]
[ 4.3952887 4.70923789]
[ 5.02318709 5.33713628]
[ 5.65108547 5.96503466]]]
Поскольку каждый массив представляет собой симуляцию в моей программе. Я хотел бы усреднить два разных массива, содержащихся в записи.
по сути, мне нужен массив тех же размеров, что и массив, но это будет среднее значение всех отдельных прогонов.
Очевидно, я мог бы просто перебирать массивы, но в моих реальных симуляциях много данных, поэтому я думаю, что это будет очень затратно по времени.
Выходной пример (очевидно, он не будет нулевым):
average = [[0.0, 0.0]
[0.0, 0.0]
[0.0, 0.0]
[0.0, 0.0]
[0.0, 0.0]
[0.0, 0.0]
[0.0, 0.0]
[0.0, 0.0]
[0.0, 0.0]
[0.0, 0.0]]
