带元组的Numpy平均值

你可以转换 weeks mean 方法:

np.array(weeks).mean()

输出:

21.666666666666668

您也可以使用 axis 参数来计算“行”和“列”的平均值:

print(np.array(weeks).mean(axis=0))
print(np.array(weeks).mean(axis=1))

输出:

array([18.5       , 24.83333333])
array([ 4., 11., 18., 25., 32., 40.])

这不是一个简单的答案,但对于元组列表,可以使用python中的mean statistics 库,它将列表或元组作为输入并返回平均值。

from statistics import mean
weeks = [(1, 7),
         (8, 14),
         (15, 21),
         (22, 28),
         (29, 35),
         (36, 44)
         ]

print(mean(weeks[0]))

你想求总元素的平均值还是只求一个轴的平均值? 第一次尝试这个

 weeks = [(1, 7),
     (8, 14),
     (15, 21),
     (22, 28),
     (29, 35),
     (36, 44)
     ]
  n.mean(weeks)

for tup in weeks:
        print(np.mean(tup))