相关疑难解决方法(0)

是否有更有效的方法在预先指定的箱中取平均数组？例如,我有一个数字数组和一个对应于该数组中bin开始和结束位置的数组,我想在这些数据库中取平均值？我有下面的代码,但我想知道如何减少和改进它.谢谢.

from scipy import *
from numpy import *

def get_bin_mean(a, b_start, b_end):
    ind_upper = nonzero(a >= b_start)[0]
    a_upper = a[ind_upper]
    a_range = a_upper[nonzero(a_upper < b_end)[0]]
    mean_val = mean(a_range)
    return mean_val


data = rand(100)
bins = linspace(0, 1, 10)
binned_data = []

n = 0
for n in range(0, len(bins)-1):
    b_start = bins[n]
    b_end = bins[n+1]
    binned_data.append(get_bin_mean(data, b_start, b_end))

print binned_data

我有一个包含时间序列数据的numpy数组.我想将该数组分成给定长度的相等分区(如果它的大小不同,可以删除最后一个分区),然后计算每个分区的平均值.

我怀疑有这样的numpy,scipy或pandas功能.

例:

data = [4,2,5,6,7,5,4,3,5,7]

对于bin大小为2:

bin_data = [(4,2),(5,6),(7,5),(4,3),(5,7)]
bin_data_mean = [3,5.5,6,3.5,6]

对于bin大小为3:

bin_data = [(4,2,5),(6,7,5),(4,3,5)]
bin_data_mean = [7.67,6,4]