Numpy 数组平均每十个值

Question

我有一个包含数百万个值的 numpy 数组。 它只有一个维度。 我想返回一个新的 numpy 数组，其中包含每个十位的平均值。

有什么解决办法？

感谢您的支持！

Answer 1

reshape 、求和并除以 10：

N = 10
a.reshape(-1,N).sum(1)/N

或者，使用numpy.mean ：

np.mean(a.reshape(-1,10), 1)

注意。 您需要确保数组的长度是 N 的倍数。如果不是，则切片以截断或填充以添加缺失值

例子：

a = np.arange(10*20)
a.reshape(-1,10).sum(1)/10

output：

array([  4.5,  14.5,  24.5,  34.5,  44.5,  54.5,  64.5,  74.5,  84.5,
        94.5, 104.5, 114.5, 124.5, 134.5, 144.5, 154.5, 164.5, 174.5,
       184.5, 194.5])

Answer 2

假设 'a' 是包含数百万个条目的数组，那么您可以获得所需的 output，如下所示：

x = np.array([np.mean(a[i:i+10]) for i in range(0, len(a), 10)]) 

Answer 3

如果你的数组不是很平衡，用nan填充你的数组并使用np.nanmean来计算平均值：

a = np.arange(123)
N = 10
M = int(np.ceil(len(a) / 10) * 10 - len(a))
b = np.nanmean(np.concatenate([a, np.full(M, np.nan)]).reshape(-1, N), axis=1)

Output：

>>> b
array([  4.5,  14.5,  24.5,  34.5,  44.5,  54.5,  64.5,  74.5,  84.5,
        94.5, 104.5, 114.5, 121. ])

121 = (120 + 121 + 122 + 南 + 南 + 南 + 南 + 南 + 南 + 南) / 3