我有一个类似这样的列表:
[array([ 0.6, 0.6, -0.6, -0.6, -0.6, -0.6, -0.6, -0.6, -0.6, -0.6]), array([ 0.35, 0.35, 0.35, 0.35, 0.35, 0.35, 0.35, 0.35, -0.35,
-0.35])]
我可以保证每个子列表的大小都是一样的。我需要对每个位置的每个元素求和(生成一个与子列表大小相同的列表)。
这是这样生成的:
sums = []
for key in est_dict.keys():
model, alpha = est_dict[key]
fX = model.predict(X)
y_fx = np.where(fX==0, -1, fX)
sums.append(y_fx * alpha)
如果有一种方法可以立即构建和,而不需要预先知道子列表的大小,那就更好了。
发布于 2019-06-03 06:57:18
np.sum(sums, axis=0)
你甚至不需要创建一个新的二维numpy数组。
https://stackoverflow.com/questions/56418632
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