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计算二维数组中的维数平均值

我有一个这样的数组： a = [[40, 10], [50, 11]] 我需要分别计算每个维度的均值，结果应该是这样的： [45,10.5] 45是a[*][0]的均值， 10.5是“a [*] [1]的均值。 什么是解决这个问题的最优雅的方式，而不是一个循环？

为什么statistics.mean（）这么慢？

我将statistics模块的mean函数的性能与简单的sum(l)/len(l)方法进行比较，发现由于某种原因， mean函数非常慢。 我用下面的两个代码片段timeit来比较它们，有没有人知道是什么原因导致执行速度的巨大差异？ 我正在使用Python 3.5。 from timeit import repeat print(min(repeat('mean(l)', '''from random import randint; from statistics import mean; \ l=[randint(0, 10000) for i in range(10000)]''', repeat=20, number=10))) 上面的代码在我的机器上执行约0.043秒。 from timeit import repeat print(min(repeat('sum(l)/len(l)', '''from random import randint; from statistics import mean; \ l=[randint(0, 10000) for i in range(10000)]''', repeat=20, number=10))) 上面的代码在我的机器上执行大约0.000565秒。

使用Boost从C ++中的样本向量计算平均值和标准偏差

有没有办法使用Boost来计算包含样本的vector的均值和标准偏差？ 或者我必须创build一个累加器，并将其载入它？

计算R中每个matrix的平均值

我在R工作室工作。 我需要计算数据框的每列的平均值。 cluster1 // 5 by 4 data frame mean(cluster1) // 我有 ： Warning message: In mean.default(cluster1) : argument is not numeric or logical: returning NA 但我可以使用 mean(cluster1[[1]]) 得到第一列的平均值。 如何获得所有列的手段？ 任何帮助，将不胜感激。