python np.array矩阵和自己相加

Question

python 一个array   J  循环存入不同数组，现在想累计求和再平均如何实现呢？


python

   vectorized_calculate_T = np.vectorize(calculate_T)
                T = vectorized_calculate_T(t)

                # 计算矩阵 J
                J = T * S
                E=J+J
                print(E)
                arrays_list.clear()

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从你的描述来看，你正在使用Python的NumPy库来处理矩阵和数组，并想要实现一些矩阵操作。我理解你想要做的是创建一个矩阵J，然后通过某种方式对其进行累加求和并求平均值。同时你也提到了使用np.vectorize来加速一个函数calculate_T。我会基于这些信息给出一些指导。

首先，关于你的代码片段，有一些地方可能需要澄清或修改：

1. E=J+J: 这里你是直接将矩阵J加到自己上，也就是做了元素级别的加倍操作，而不是矩阵的累加。如果你想实现的是累加所有矩阵J的效果（假设你有多个这样的矩阵），那么需要不同的方法。
2. arrays_list.clear(): 这个操作会清空一个名为arrays_list的列表。如果这是你存储多个J矩阵的地方，清空它会失去所有之前计算得到的数据。

假设你有一系列矩阵J存储在列表中，你可以通过以下步骤来实现累加求和并求平均值：

import numpy as np

# 假设这是你的函数，用于计算T矩阵（这里只是一个示例）
def calculate_T(t):
    return np.array([t, t+1])  # 这只是一个示例返回，你应该根据你的需求来实现这个函数

# 使用np.vectorize加速函数（如果需要的话）
vectorized_calculate_T = np.vectorize(calculate_T)
T = vectorized_calculate_T(t)  # 这里假设t是一个输入参数

# 计算矩阵 J 的列表（假设你有一系列S矩阵来计算J）
J_list = [T * S for S in S_list]  # 这里假设S_list是一个包含多个S矩阵的列表

# 累加所有J矩阵并求平均值
sum_J = np.sum([np.sum(J) for J in J_list])  # 累加所有元素并求和
avg_J = sum_J / len(J_list)  # 计算平均值
print("Average of all J matrices:", avg_J)

这里的关键是理解NumPy数组的操作是元素级别的（例如相加、相乘等），所以当你对数组进行这些操作时，它们是按元素进行的。如果你想对整个矩阵进行累加（而不是元素级别的操作），你需要使用不同的方法。上述代码假设你有多个S矩阵来计算一系列的J矩阵，并将所有这些J矩阵的元素求和然后取平均值。如果你有其他的操作或数据结构需求，请提供更多详细信息以便我能给出更准确的帮助。