Python： "numpy.amax" vs Pythonの "max"： 'int'オブジェクトは反復不可

Question

今日私が期待していなかったPythonのリストの理解を使用してエラーが発生しました。単に基本的にエラーが何であるかを説明し

TypeError: 'int' object is not iterable, why it's happening

：私はこのポストをチェックします。私の質問はもう少し具体的です。なぜ、 'np.percentile'関数は動作するのですか？ 'max'と 'min'ではありません。注：binnedMetricは入れ子リストの辞書です。つまり、binnedMetric ['key'] [num1-numBins] [listContainingItemsWithinBin]です。私は各ビンのすべてのアイテムについて統計を取っています。ここで働く私のコードからsnippitさ：

 tempAvgMetric = [[] for dmx in range(numBins)] 
    for idx in range(len(binnedMetric[expDir])): 
     for xxx in range(numBins): 
      tempAvgMetric[xxx].extend(binnedMetric[expDir][idx][nameNum][xxx]) 
    for idx in range(numBins): 
     if np.isnan(avgMetric[idx]): 
      tempAvgMetric[idx] = 0 

    percentile50 = np.array([np.percentile(tempAvgMetric[dmx], 50) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 
    percentile75 = np.array([np.percentile(tempAvgMetric[dmx], 75) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 
    percentile25 = np.array([np.percentile(tempAvgMetric[dmx], 25) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 
    maximum =  np.array([np.amax(tempAvgMetric[dmx]) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 
    minimum =  np.array([np.amin(tempAvgMetric[dmx]) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 

をゼロに「ナン」を変換するには、正しく動作するためにパーセンタイル関数を取得する必要があるように思われます。

maximum =  np.array([max(tempAvgMetric[dmx]) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 
minimum =  np.array([min(tempAvgMetric[dmx]) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 

私のように定義されて、私は「DMX」を反復処理しています、min関数の繰り返し処理を行うわけではないので、私はそれが独特見つける：私はまた、次のようにPythonの「分」と「最大」の機能を使用してみましたリストの理解に反復可能です。私は、関数呼び出しが何かに影響を与えるとは思わないでしょう。上の "np.percentile"リストの解説に示されているように、ループはほぼ同じです。なぜこの行動が存在するのかについての手がかりがあれば、大いに感謝します。ありがとうございました！

**更新日： 機能コードです。それは、 "intオブジェクトはiterableではありません"エラーで動作します。単に「」

a = [[np.nan, np.nan],[1],[], [4,7,6,8,10],[13,12,0.2]] 

の値を変更

import numpy as np 
a = [[1,2,3],[1],[], [4,7,6,8,10],[13,12,0.2]] 
b = [[1,4,2],[1,6,7],[6,5,3],[1,4,3],[13,11,1]] 
c = [[1,2,3], [1,4,6], [1,4,6], [1], []] 
d = [[2],[4],[6],[8],[10]] 
binnedMetric = {'tempKey': [[a,b], [c,d]]} 
expDir = 'tempKey' 
numBins = 5 
nameNum = 0 

tempAvgMetric = [[] for dmx in range(numBins)] 
for idx in range(len(binnedMetric[expDir])): 
    for xxx in range(numBins): 
     tempAvgMetric[xxx].extend(binnedMetric[expDir][idx][nameNum][xxx]) 

avgMetric = np.array([np.mean(tempAvgMetric[dmx]) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 
varMetric = np.array([np.sqrt(np.var(tempAvgMetric[dmx])) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 
for idx in range(numBins): 
    if np.isnan(avgMetric[idx]): 
     tempAvgMetric[idx] = 0 

percentile50 = np.array([np.percentile(tempAvgMetric[dmx], 50) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 
percentile75 = np.array([np.percentile(tempAvgMetric[dmx], 75) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 
percentile25 = np.array([np.percentile(tempAvgMetric[dmx], 25) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 
maximum =  np.array([np.amax(tempAvgMetric[dmx]) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 
minimum =  np.array([np.amin(tempAvgMetric[dmx]) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 

maximum2 =  np.array([max(tempAvgMetric[dmx]) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 
minimum2 =  np.array([min(tempAvgMetric[dmx]) for dmx in range(numBins) if tempAvgMetric]) 

print(percentile50) 
print(maximum) 
print(maximum2) 

は、私はに実行したのと同じエラーを与えるが、唯一「maximum2」の、コードを壊します。

Answer 1

リストや他の反復可能

とは対照的に、いくつかの点で、あなたのコードは、整数に maxを適用しようとしています説明するために

：それは最初の配列に引数を回すため

In [354]: max(123) 
--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-354-8de2de84b04d> in <module>() 
----> 1 max(123) 

TypeError: 'int' object is not iterable 
In [355]: np.max(123) 
Out[355]: 123 
In [356]: np.max(np.array(123)) 
Out[356]: 123 

np.maxで動作します。このコードで

tempAvgMetric = [[] for dmx in range(numBins)] 
.... 
     tempAvgMetric[xxx].extend(binnedMetric[expDir][idx][nameNum][xxx]) 
.... 
     tempAvgMetric[idx] = 0 

、一部tempAvgMetric要素がリスト（それら全てが[]として起動）であるが、idx場合について、それらは整数0です。その割り当てを変更する

：

tempAvgMetric[idx] = [0] 

In [357]: max([0]) 
Out[357]: 0 

はmax([])とnp.max([])の両方がエラーを生成することに注意してください。

---

if tempAvgMetric 

テストはあまり意味がありません。これはいつ偽でしょうか？リストが空の場合、すなわちnumBins==0の場合のみ

Answer 2

あなたのtempAvgMetricリストの要素のいくつかはリストではなく整数です。最初に空リストのネストされたリストとしてtempAvgMetricを作成します。しかし、後に、第二の主要ループで、あなたは整数で（0）一部のリストを置き換える：

for idx in range(numBins): 
    if np.isnan(avgMetric[idx]):  
     tempAvgMetric[idx] = 0