Элементно-медианный много матриц, python pandas

Question

У меня есть словарь матриц.

Словарь называется dict.

dict[location] 

возвращает квадратный квадрат данных n x n для этого местоположения.

locations 

- это список всех мест. (Ключи в словаре).

Я хочу по существу сделать список каждого компонента i, j в кадре данных через ключи и взять медиану всех этих. Вы можете думать об этом как о суммировании матриц друг на друге и о среднем значении для каждого элемента i, j. Надеюсь, я объяснил это достаточно четко.

Мне было интересно, есть ли умный способ сделать это. Я хотел бы избежать составления списка n (n + 1)/2 уникальных i-мерных пар, а затем взять медианы, а затем вернуть их в нужное место в финальной медианной матрице (dataframe).

Answer 1

Это, как представляется, работает хорошо и эффективно.

numpy.median(dict.values(),axis=0) 

В общем случае медиане требуется все данные в памяти, если только вы не хотите получить оценку. Поэтому для большого объема данных вам придется работать в кусках:

numpy.median([m[0:10,0:10], for m in dict.values()], axis=0)