Gezielte Addition/Kombination von zwei Listen

[Ede1994]

Folgendes Problem:
Ich habe zwei Listen mit gleicher Anzahl an Einträgen und möchte nun aus den Informationen meiner Liste1 (besteht aus den int-Zahlen 0,1,2,3,5), die Liste2 (random float-Zahlen) gezielt addieren. Die Addition soll im Prinzip so erfolgen, dass alle zur z.B. 0 gehörigen Werte addiert werden. BSP.:

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[0,1,1,0,2,2,5,.......,5,1,0]
[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,.......,x(N-2),x(N-1),xN]
0 => x1+x4+....+xN
1 => x2+x3+....+x(N-1)
2 => x5+x6
5 => x7+....+x(N-2)

Am Ende hätte ich gerne ein array der Form: (also 1.Spalte die Zahlen 0,1,2,3,5 und in der 2. Spalte die Summen aus der Liste2)

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0 Ergebnis
1 Ergebnis
2 Ergebnis
3 Ergebnis
5 Ergebnis

Danach möchte ich das dann plotten.

[__blackjack__]

@Ede1994: `collections.defaultdict`, die `zip()`-Funktion, und eine ``for``-Schleife sind eigentlich alles was man da braucht. Eventuell noch `sorted()` wenn das Ergebnis nach den Schlüsseln sortiert werden soll.

[Ede1994]

@__blackjack__:

`collections.defaultdict`, die `zip()`-Funktion, und eine ``for``-Schleife sind eigentlich alles was man da braucht. Eventuell noch `sorted()` wenn das Ergebnis nach den Schlüsseln sortiert werden soll.

Okay. Das ist für den Anfang zu viel
Ich wollte es über ein array probieren:

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kombi = np.zeros((len(data_events5),2))
liste = []
for i in range(len(data_events5)):
  liste = [data_events5[i],LIDS1(liste_counts3)[i]]
  kombi[i] = liste

So habe ich schon mal die passenden Paare zusammen. Oder wäre das zu umständlich?

[Ede1994]

Ich habe jetzt eine sehr umständliche Lösung:

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sum0=0
anz0=0
sum1=0
anz1=0
sum2=0
anz2=0
sum3=0
anz3=0
sum5=0
anz5=0
for i in range(len(kombi)):
  if kombi[i][0] == 0.0:
    sum0 += kombi[i][1]
    anz0 += 1
  if kombi[i][0] == 1.0:
    sum1 += kombi[i][1]
    anz1 += 1
  if kombi[i][0] == 2.0:
    sum2 += kombi[i][1]
    anz2 += 1
  if kombi[i][0] == 3.0:
    sum3 += kombi[i][1]
    anz3 += 1
  if kombi[i][0] == 5.0:
    sum5 += kombi[i][1]
    anz5 += 1

sum00 = sum0/anz0
sum01 = sum1/anz1
sum02 = sum2/anz2
sum03 = sum3/anz3
sum05 = sum5/anz5

ende1 = [0,1,2,3,5]
ende2 = [sum00,sum01,sum02,sum03,sum05]

Wie kann ich das jetzt kürzen?

[Sirius3]

Wenn Du für die Nummern 0 bis 5 die Mittelwerte haben willst, geht das über

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means = [values[indices==n].mean() for n in range(6)]

[Ede1994]

Wenn Du für die Nummern 0 bis 5 die Mittelwerte haben willst, geht das über

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means = [values[indices==n].mean() for n in range(6)]

Okay? Danke. Aber mir hilft das gerade nicht, weil ich die Zeile nicht wirklich verstehe (bin Anfänger in Python). Könntest du das näher erläutern? Bitte

[Sirius3]

Bilde den Mittelwert über alle Werte in `values`, die an der selben Stelle in `indices` den Wert n haben für alle n von 0 bis 5.

[Ede1994]

Bilde den Mittelwert über alle Werte in `values`, die an der selben Stelle in `indices` den Wert n haben für alle n von 0 bis 5.

AHHH! Okay. Das habe ich verstanden.
Jetzt kommt nur die Fehlermeldung:

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AttributeError: 'float' object has no attribute 'mean'

[Sirius3]

`values` und `indices` müssen numpy-Arrays sein.

[Ede1994]

`values` und `indices` müssen numpy-Arrays sein.

Hab ich jetzt gemacht:

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data_events5_arr = np.asarray(data_events5)
LIDS1_arr = np.asarray(LIDS1(liste_counts3))

means = [LIDS1_arr[data_events5_arr==n].mean() for n in range(6)]

Erhalte jetzt aber den Fehlercode:

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test1.py:83: RuntimeWarning: Mean of empty slice.
  means = [LIDS1_arr[data_events5_arr==n].mean() for n in range(6)]
/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/_methods.py:80: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars
  ret = ret.dtype.type(ret / rcount)

[Sirius3]

Den Fehler hast Du doch auch, weil es schwierig ist, den Mittelwert von null Zahlen zu bestimmen.

[Ede1994]

Den Fehler hast Du doch auch, weil es schwierig ist, den Mittelwert von null Zahlen zu bestimmen.

Verstehe ich nicht!
Wieso denn null Zahlen? Ich habe beide Arrays mit Zahlen gefüllt, habe ich auch überprüft.

[__blackjack__]

@Ede1994: `data_events5_arr` enthält zwar Zahlen aber eben nicht *alle* Werte zwischen 0 und 5. Mindestens ein Wert kommt offensichtlich nicht vor. Und da bekommst Du dann ein leeres Array und versuchst davon den Mittelwert zu berechnen. Wobei das ja ”funktioniert”, trotz der *Warnung* kommt da NaN bei heraus.