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使用 NumPy

创建一个数组,该数组是给定大小的每个连续子数组的平均值

原文:https://www . geeksforgeeks . org/create-array-这是给定大小的每个连续子阵列的平均值-使用-numpy/

在本文中,我们将看到创建元素数组的程序,其中每个元素都是给定的 n 大小的 numpy 数组的 k 大小的每个连续子数组的平均值,使得 k 是 n 的因子(即 n%k==0)。这个任务可以使用 numpy.mean()numpy . rescale()功能一起完成。

语法: numpy.mean(arr,axis = None)

返回:数组(如果轴为无,则为标量值)或沿指定轴有平均值的数组的算术平均值。

语法:numpy _ array . resform(shape)

返回:返回 numpy.ndarray

示例:

Arr = [1,2,3,4,5,6
       7,8,9,10,11
       12,13,14,15,16] 
and K = 2 then 
Output is [ 1.5, 3.5, 5.5, 7.5, 
            9.5, 11.5, 13.5, 15.5].

Here, subarray of size k and there average are calculated as :

[1 2]    avg = ( 1 + 2 ) / 2 = 1.5  
[3 4]    avg = ( 3 + 4 ) / 2 = 3.5
[5 6]    avg = ( 5 + 6 ) / 2 = 5.5
[7 8]    avg = ( 7 + 8 ) / 2 = 7.5
[9 10]   avg = ( 9 + 10 ) / 2 = 9.5 
[11 12]  avg = ( 11 + 12 ) / 2 = 11.5 
[13 14]  avg = ( 13 + 14 ) / 2 = 13.5 
[15 16]  avg = ( 15 + 16 ) / 2 = 15.5

下面是实现:

蟒蛇 3

# importing library
import numpy

# create numpy array
arr = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5,
                   6, 7, 8, 9, 10,
                   11, 12, 13, 14,
                   15, 16])

# view array
print("Given Array:\n", arr)

# declare k
k = 2

# find the mean 
output = numpy.mean(arr.reshape(-1, k),
                    axis=1)

# view output
print("Output Array:\n", output)

输出:

Given Array:
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16]
Output Array:
[ 1.5  3.5  5.5  7.5  9.5 11.5 13.5 15.5]



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