Python中列表中兩個連續元素的平均值

Question

我有一個偶數個浮點數的列表：

[2.34, 3.45, 4.56, 1.23, 2.34, 7.89, ...]。

我的任務是計算 1 和 2 個元素、3 和 4、5 和 6 等元素的平均值。在 Python 中執行此操作的簡便方法是什么？

Answer 1

data = [2.34, 3.45, 4.56, 1.23, 2.34, 7.89]
print [(a + b) / 2 for a, b in zip(data[::2], data[1::2])]

說明：

data[::2]是元素2.34, 4.56, 2.34

data[1::2]是元素3.45, 1.23, 7.89

zip將它們組合成 2 元組： (2.34, 3.45), (4.56, 1.23), (2.34, 7.89)

Answer 2

如果列表不是太長，Paul Draper 的答案很簡單。 如果是很長的，你可能要考慮的其他兩個選項之一。

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首先，使用迭代器，您可以避免復制巨大的臨時列表：

avgs = [(a + b) / 2 for a, b in zip(*[iter(data)]*2)]

這實際上做了同樣的事情，但是懶惰，這意味着它一次只需要在內存中存儲一​​個值（好吧，三個值——a、b 和平均值）而不是所有這些。

• iter(data)在數據上創建一個惰性迭代器。
• [iter(data)]*2創建一個列表，其中包含對同一個迭代器的兩個引用，因此當一個前進時，另一個也前進。
• 然后我們使用相同的zip和列表推導式，保羅已經很好地解釋了。 （在 Python 2.x 中，與 3.x 不同， zip不是懶惰的，所以你想使用itertools.izip而不是zip 。）

如果您實際上不需要結果列表，而只是您可以迭代的內容，請將外部方括號更改為括號，它將成為生成器表達式，這意味着它為您提供了一個迭代器而不是一個列表，並且您不會存儲什么都沒有。

請注意， itertools文檔有一個grouper的配方，它可以做一些棘手的事情（你也可以在第三方模塊more-itertools找到它），所以你可以只寫grouper(data, 2)而不是zip(*[iter(data)]*2) ，如果您經常這樣做，這肯定更具可讀性。 如果您需要更多解釋，請參閱石斑魚的工作原理。

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或者，您可以使用NumPy數組而不是列表：

data_array = np.array(data)

然后你可以這樣做：

avg_array = (data_array[::2] + data_array[1::2]) / 2

這不僅更簡單（不需要顯式循環），速度也快了大約 10 倍，並且占用了大約 1/4 的內存。

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如果您想將其推廣到任意長度的組……

對於迭代器解決方案，這很簡單：

[sum(group) / size for group in zip(*[iter(data)]*size)]

對於 NumPy 解決方案，它有點棘手。 你必須動態地創建一些東西來迭代data[::size] , data[1::size] , ..., data[size-1::size] ，像這樣：

sum(data[x::size] for x in range(size)) / size

在 NumPy 中還有其他方法可以做到這一點，但只要size不是太大，就可以了——而且它的優點是完全相同的技巧適用於 Paul Draper 的解決方案：

[sum(group) / size for group in zip(*(data[x::size] for x in range(size)))]

Answer 3

s= [2.34, 3.45, 4.56, 1.23, 2.34, 7.89, ...]

res= [(s[i]+s[i+1])/2 for i in range(0, len(s)-1, 2)]

Answer 4

使用 NumPy 找到連續兩個值的平均值/平均值，這在時間和空間復雜度方面更有效：

data=np.array([1,2,3,4,5,6])
k=2 #In your case
data1=np.mean(data.reshape(-1, k), axis=1)

Answer 5

只需為任務使用索引。

舉個簡單的例子，

avg = []
list1 = [2.34, 3.45, 4.56, 1.23, 2.34, 7.89]

for i in range(len(list1)):
    if(i+1 < len(list1):
        avg.append( (list1[i] + list1[i+1]) / 2.0 )

avg2 = []
avg2 = [j for j in avg[::2]] 

avg2 就是你想要的。 這可能很容易理解..