pythonの2次元リストの演算と加重平均の求め方について

Question

２次元のリストの演算についてわかる方がいれば、教えていただければと思います。
下記のリストから103の10倍(未満）のところまで、今回だと987ですので4つ目のところまでの
要素2つの加重平均を求めたいです。
このリストであれば、
(103×0.01+345×0.06+654×0.02+987×0.01)÷(0.01+0.06+0.02+0.01)=
『446.8』
になるようなプログラミングを作りたいです。
わかる方がいれば、お願いいたします。

l = [[103, 0.01], [345, 0.06], [654, 0.02], [987, 0.01], [1010, 0.02], [1242, 0.5]]

find_idx = False
for p in range(len(l)):
    if l[p][0] - l[0][0] >= l * 10:
        find_idx = True
        break
if find_idx:
    a = 
    b = 
    w_avg = np.average(a, weights=b)
print(w_avg)

if find_idx以下で
加重平均を調べるコードを書こうと、
自分なりに調べてやっていますが、行き詰まり、わからなくなってしまいました。
お力添えいただければと思います。
よろしくお願い致します。

Answer 1

正確か不明ですが、numpyなどは使わずにいってみたら

l = [[103, 0.01], [345, 0.06], [654, 0.02], [987, 0.01]]
sm = sum(map(lambda x:x[0]*x[1], l))
print(sm / sum(l[n][1] for n in range(len(l))))
# 446.8000000000001 ≒ 446.8

Comments

[saga.]

回答ありがとうございます。
参考になります！

[ForestSeo]

小数点計算なので、ずれるのはしょうがないっぽいですね。
tiitoi さんの回答もずれてますし。(446.8000000000001)
四捨五入とかしたらいいと思います。

Answer 2

103の１０倍未満であれば１０１０まで含むと思います。
他にもいろいろコードの書き方がありますが、できるだけ素朴なコードとしてみました。
下記コードで１０１０まで含み答えは540.6666666666667です。

l = [[103, 0.01], [345, 0.06], [654, 0.02], [987, 0.01], [1010, 0.02], [1242, 0.5]]

sum_l1 = 0
sum_l2 = 0
for ll in l:
  ll1, ll2 = ll 
  if ll1 < 103 * 10:
    sum_l1 += ll1 * ll2
    sum_l2 += ll2

print(sum_l1 / sum_l2)

まことに僭越ながら、宿題の類でしょうか。勢いで回答してしまいましたが、この程度は理解されておかないと
後が困ると思います。入門書の例題をコード写経で繰り返されると実りが多いです。

Comments

[saga.]

ありがとうございます。
地道に学んでいきます。

Answer 3

numpy を使うのであれば、スライスで4行目までを抽出してください。

• 1. numpy.searchsorted() で 103 * 10 = 1030 を1列目に挿入する場合、どの行になるかを取得する。

searchsorted() の例

print(np.searchsorted([103, 345, 654, 987, 1010, 1242], 1030))
# 5

• 1. data[: i - 1] で1行目 ～ 4行目までをスライスする。

※ 1030未満なら5行目も含む気がしますが、質問に4行目と書いてあるので、-1 しています。5行目の含むのであれば、data[:i] としてください。

[[103.0, 0.01], [345.0, 0.06], [654.0, 0.02], [987.0, 0.01]]

• 1. numpy.average() で加重平均を計算する。

np.average([103, 345, 654, 987], weights=[0.01, 0.06, 0.02, 0.01])

サンプルコード

import numpy as np

data = np.array(
    [[103, 0.01], [345, 0.06], [654, 0.02], [987, 0.01], [1010, 0.02], [1242, 0.5]]
)

i = np.searchsorted(data[:, 0], data[0, 0] * 10)
print(i)  # 5

ret = np.average(data[: i - 1, 0], weights=data[: i - 1, 1])
print(ret)  # 446.8000000000001

Comments

[saga.]

回答ありがとうございます。
勉強になります。