如何將列表的索引與浮點數進行比較？

Question

嵌套列表進行遍歷

cost =[[125900], [115000], 
[105900], 
[85000], 
[150000], 
[155249], 
[97500]] 

初始化變量

index = 0 
cost_len = len(cost) 
below_avg = 0 
above_avg = 0 
total = 0 

for循環來計算成本

for i in cost: 
    total = total + sum(i) 
    print(total) 

成本計算的平均總所有元素的

avg = total/len(cost) 

嘗試計算索引是否高於或低於平均

for i in cost: 
    while index <= cost_len: 
     if i > avg: 
      above_avg+=1 
     elif i < avg: 
      below_avg +=1 
     index+=1 

當試圖評價成本的索引，則返回「類型錯誤：unorderable類型：列表（）>浮動（）」。我如何比較列表的指數和變量avg？

Answer 1

沒有必要，如果你想比較各子表的多個元素拼合列表：

total = sum(sum(x) for x in cost) 
cost_len = sum(len(x) for x in cost) 
avg = total/cost_len 
above = sum([sum([y > avg for y in x for x in cost])]) 
below = sum([sum([y < avg for y in x for x in cost])]) 
exact = cost_len - (above + below) 

有關此解決方案几點：

1. 爲total和cost_len計算使用生成器而不是從結果中創建列表。這樣可以節省一些內存和可能的執行時間，因爲中間結果不需要額外的存儲空間。
2. above和below是嵌套的生成器，基本上等同於您嘗試執行的嵌套循環。

這是一個什麼樣的最終嵌套循環原理，以及如何解決它的解釋：

for i in cost: 
    while index <= cost_len: 
     if i > avg: 
      above_avg+=1 
     elif i < avg: 
      below_avg +=1 
     index+=1 

i遍歷的cost的元素，但內while循環阻止它以後做任何事情處理第一個值i。請注意，內部循環中i的值不會改變，因此比較將在第一個i中反覆完成，而其他index將在cost_len + 1之前完成比較。爲了保護您的雙環結構，你可以做如下：

for i in cost: 
    for j in i: 
     if j > avg: 
      above_avg+=1 
     elif j < avg: 
      below_avg +=1 

在這一點上，你並不真正需要index。

Answer 2

假設每個子列表中的一個元素，扁平化似乎是最好的：

flat_cost = [x[0] for x in cost] 
total = sum(flat_cost) 
avg = total /len(cost) 
above = len([x for x in flat_cost if x > avg]) 
below = len([x for x in flat_cost if x < avg]) 

Answer 3

如果你將要處理的號碼清單或數字數組，那麼我會建議你使用NumPy的（http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/index.html ）這個任務：

import numpy as np 

cost = np.array([[125900], 
[115000], 
[105900], 
[85000], 
[150000], 
[155249], 
[97500]]) 

cost-np.average(cost) 

>>>array([[ 6678.71428571], 
     [ -4221.28571429], 
     [-13321.28571429], 
     [-34221.28571429], 
     [ 30778.71428571], 
     [ 36027.71428571], 
     [-21721.28571429]]) 

的cost - np.average(cost)是使用NumPy的廣播功能的一種方式。您可以從數組中減去一個值（np.average(cost)）（cost），它會對整個數組進行減法運算，從而爲您提供答案數組。