Clojure：向量的慣用加權平均值

Question

我想以慣用的方式計算向量的加權平均值。 爲了說明我想要的，想象我有這樣的數據：

數據1 = [2 1]，1重量= 1個 數據2 = [3 4]，2重量= 2

然後平均值= [ （2 * 1 + 3 * 2）/（1 + 2）（1 * 1 + 2 * 4）/（1 + 2）] = [2.67 3.0]

這是我的代碼：

(defn meanv 
    "Returns the vector that is the mean of input ones. 
    You can also pass weights just like apache-maths.stats/mean" 
    ([data] 
    (let [n (count (first data))] 
    (->> (for [i (range 0 n)] 
      (vec (map (i-partial nth i) data))) 
      (mapv stats/mean)))) 
    ([data weights] 
    (let [n (count (first data))] 
    (->> (for [i (range 0 n)] 
      (vec (map (i-partial nth i) data))) 
      (mapv (i-partial stats/mean weights)))))) 

Then

(meanv [[2 1] [3 4]] [1 2]) = [2.67 3.0] 

幾點說明：

stats/means需要1或2個輸入。
默認情況下，一個輸入版本的權重= 1。
兩個輸入是加權版本。

i-partial像部分，但FN發生了逆轉ARGS

Ex : ((partial/2) 1) = 2 
    ((i-partial/2) 1 = 1/2 

所以我的函數的工作，沒有任何問題。 但在某種程度上，我想用更習慣的Clojure來實現它。

我嘗試了許多與(map (fn [&xs ...之類的組合，但它不起作用。 是否有可能採取矢量的未定義數量的所有第n個元素，並直接應用統計/平均值？我的意思是一個班輪

感謝

編輯（birdspider答案）

(defn meanv 
    ([data] 
    (->> (apply mapv vector data) 
     (mapv stats/mean))) 
    ([data weights] 
    (->> (apply mapv vector data) 
     (mapv (i-partial stats/mean weights))))) 

而且隨着

(defn transpose [m] 
    (apply mapv vector m)) 

(defn meanv 
    ([data] 
    (->> (transpose data) 
     (mapv stats/mean))) 
    ([data weights] 
    (->> (transpose data) 
     (mapv (i-partial stats/mean weights))))) 

Answer 1

你想要做的第一件事是轉置矩陣（獲得第一，秒，三分之一等）

見this SO頁面。

; https://stackoverflow.com/a/10347404/2645347 
(defn transpose [m] 
    (apply mapv vector m)) 

然後我會這樣做，輸入檢查完全缺席。

(defn meanv 
    ([data] 
    ; no weigths default to (1 1 1 ... 
    (meanv data (repeat (count data) 1)))) 
    ([data weigths] 
    (let [wf (mapv #(partial * %) weigths) ; vector of weight mult fns 
     wsum (reduce + weigths)] 
    (map-indexed 
     (fn [i datum] 
     (/ 
     ; map over datum apply corresponding weight-fn - then sum 
     (apply + (map-indexed #((wf %1) %2) datum)) 
     wsum)) 
     (transpose data))))) 

(meanv [[2 1] [3 4]] [1 2]) => (8/3 3) ; (2.6666 3.0) 

利潤！

Answer 2

(def mult-v (partial mapv *)) 
(def sum-v (partial reduce +)) 
(def transpose (partial apply mapv vector)) 

(defn meanv [data weights] 
    (->> data 
     transpose 
     (map (partial mult-v weights)) 
     (map sum-v) 
     (map #(/ % (sum-v weights)))))