对numpy数组进行子采样/平均

Question

我有一个带浮子的numpy数组.

我想有(如果它不是已经存在)是一个函数,给我的平均每x点的定数组中一个新的数组,像子采样(和插值(？)的对面).

例如sub_sample(numpy.array([1,2,3,4,5,6]),2)给出[1.5,3.5,5.5]

例如,可以删除剩余物,例如sub_sample(numpy.array([1,2,3,4,5]),2)给出[1.5,3.5]

提前致谢.

Answer 1

使用NumPy例程,你可以尝试类似的东西

import numpy

x = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

numpy.mean(x.reshape(-1, 2), 1) # Prints array([ 1.5,  3.5,  5.5])

而只需更换2在reshape您要平均值的项目数调用.

编辑:这假设n分为长度x.如果要将其转换为通用函数,则需要包含一些检查.也许是这样的:

def average(arr, n):
    end =  n * int(len(arr)/n)
    return numpy.mean(arr[:end].reshape(-1, n), 1)

这个功能在行动:

>>> x = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> average(x, 2)
array([ 1.5,  3.5,  5.5])

>>> x = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> average(x, 2)
array([ 1.5,  3.5,  5.5])