Python实现列表内多个同形状矩阵的逐元素均值计算

方法1：使用NumPy实现（推荐，适合大规模矩阵运算） #

这是Python中处理矩阵类运算的最优方案，代码简洁且运行效率高，无论矩阵是一维还是多维，只要所有矩阵形状完全一致就可以直接使用：

import numpy as np

# 示例输入列表a
a = [
    [1, 2, 3],
    [3, 4, 5],
    [6, 7, 8]
]

# 沿第0维（即列表中每个矩阵的维度）计算均值
mean_matrix = np.mean(a, axis=0)
print(mean_matrix)
# 浮点数输出：[3.33333333 4.33333333 5.33333333]

# 若需要保留分数格式，可配合fractions模块
from fractions import Fraction
mean_matrix_frac = [Fraction(x, len(a)) for x in np.sum(a, axis=0)]
print(mean_matrix_frac)
# 分数输出：[Fraction(10, 3), Fraction(13, 3), Fraction(16, 3)]

参数说明：axis=0表示对输入数组的第0个维度做聚合计算，也就是把所有矩阵对应位置的元素放在一起计算均值。

方法2：纯Python实现（无需依赖第三方库） #

如果不想安装NumPy，可以用Python内置函数实现，以下示例适配你给出的一维行矩阵场景，如果存储的是二维矩阵，只需将推导式嵌套一层即可：

from fractions import Fraction

a = [
    [1, 2, 3],
    [3, 4, 5],
    [6, 7, 8]
]

n = len(a)
# 用zip(*a)将所有矩阵对应位置的元素打包为元组，逐个计算均值
mean_matrix = [sum(col)/n for col in zip(*a)]
print(mean_matrix)
# 浮点数输出：[3.3333333333333335, 4.333333333333333, 5.333333333333333]

# 保留分数格式
mean_matrix_frac = [Fraction(sum(col), n) for col in zip(*a)]
print(mean_matrix_frac)
# 分数输出：[Fraction(10, 3), Fraction(13, 3), Fraction(16, 3)]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者morgomir silvercloack