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子阵列中元素的平均值

average split numpy arrays python

Hrihaan · 技术社区 · 7 年前

我有一个数组 a=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

当我把它分成3块时,我得到3个子数组: [array([1, 2, 3]), array([4, 5]), array([6, 7])] .

[2, 4.5, 6.5] 自从 (1+2+3)/3=2 (4+5)/2=4.5

我尝试了以下代码:

import numpy as np
a=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
a_split=np.array_split(a, 3)
a_split_avg=np.mean(a_split, axis=1)

我得到以下错误: tuple index out of range

4 回复 | 直到 7 年前

saga 7 年前

你得到这个错误是因为 np.array_split axis 不会用的。将最后一行替换为:

a_split_avg = [np.mean(arr) for arr in a_split]

Divakar 7 年前

这是一个矢量化的解决方案,它避免了分裂步骤以获得性能,并直接获得分组求和和,从而得到平均值-

def average_groups(a, N): # N is number of groups and a is input array
    n = len(a)
    m = n//N
    w = np.full(N,m)
    w[:n-m*N] += 1
    sums = np.add.reduceat(a, np.r_[0,w.cumsum()[:-1]])
    return np.true_divide(sums,w)

In [357]: a=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

In [358]: average_groups(a, N=3)
Out[358]: array([2. , 4.5, 6.5])

Mayank Porwal 7 年前

试试这个:

In [1224]: mean_arr = []
In [1225]: for i in a_split:
      ...:     mean_arr.append(np.mean(i))

In [1226]: 

In [1226]: mean_arr
Out[1226]: [2.0, 4.5, 6.5]

rafaelc 7 年前

你可以用 np.vectorize mean 数组列表中的每个项的函数:

means = np.vectorize(np.mean)(a_split)

结果是一个列表,其中包含您创建的每个子数组的平均值。

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