どのように関数の変数をPythonでループすることができますか？

Question

これは私の現在のコードです：私はこのエラーを取得してい

import numpy as np 

vec0 = [1, 2, 3] 
vec1 = [2, 3, 4] 
vec2 = [3, 4, 5] 
vec3 = [4, 5, 6] 

for k in range(0, 4): 
    globals()['mean%s' % k] = np.mean('vec'+str(k)) 

：

TypeError: cannot perform reduce with flexible type

---

私はこの結果にしたいです。

mean0 = np.mean(vec0) 
mean1 = np.mean(vec1) 
mean2 = np.mean(vec2) 
mean3 = np.mean(vec3) 

Answer 1

あなたがこれを行うことができます：あなたが使用して手段を計算するための容易になりますこれは、このアプローチを避け、代わりに2D Arrayを維持する必要があり、が

globals()['mean%s' % k] = np.mean(vecs[k]) 

：

vecs = [vec0, vec1, vec2, vec3] 

、その後に行軸私は何を意味

は、これに代えて、次のとおりです。

vec0 = [1, 2, 3] 
vec1 = [2, 3, 4] 
vec2 = [3, 4, 5] 
vec3 = [4, 5, 6] 

あなたはこのような何か持つことができます。

vecs = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]]) 

をして、あなたは、単にこのような手段を計算することができます

meansArray = vecs.mean(axis=1) 

を

あなたのmean0, mean1, mean2, mean3はそれぞれのインデックスになります。

Answer 2

変数をと呼ぶ反パターンです。複数のオブジェクトに対してタスクを実行する必要がある場合は、これらのオブジェクトのコレクション（タプル、リストなど）を作成できます。例えば：

all_vecs = [vec0, vec1, vec2, vec3] 

さらに、あなたは簡単にaxisパラメータを指定することでnumpyのとバルクにおける平均値を処理することができます。その後、

all_means = np.mean(all_vecs,axis=1) 

：

>>> all_means 
array([ 2., 3., 4., 5.]) 

Answer 3

あなたはそれを行うことができます変更することによって：

globals()['mean%s' % k] = np.mean('vec'+str(k)) 

globals()['mean%s' % k] = np.mean(globals()['vec%s' % k]) 

から

しかし、私は非常代わりにベクトルを使用することをお勧め：

all_vec = [vec0, vec1, vec2, vec3]