Python 根据另一个索引数组对一个数组求平均值

假设我有一个如下所示的数组：

a = np.array([0, 20, 40, 30, 60, 35, 15, 18, 2])

我有一个指数数组，我想在以下两个之间取平均值：

averaging_indices = np.array([2, 4, 7, 8])

我想做的是根据平均值数组对数组a的元素求平均值。为了说明这一点，我想取平均值：

np.mean(a[0:2]), np.mean(a[2:4]), np.mean(a[4:7]), np.mean(a[7,8]), np.mean(a[8:])

在本例中，我想返回一个具有正确维数的数组

result = [10, 35, 36.66, 18, 2]

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有人能想出一个好办法吗？我能想象的唯一方式是通过循环，这是非常反numpy的

这是一种矢量化方法-

样本输入、输出-

In [60]: a
Out[60]: array([ 0, 20, 40, 30, 60, 35, 15, 18,  2])

In [61]: averaging_indices
Out[61]: array([2, 4, 7, 8])

In [62]: out
Out[62]: array([ 10.        ,  35.        ,  36.66666667,  18.        ,   2.        ])

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我认为应该使用

np.mean（a[8:-1]）

而不是@Divakars

np.mean（a[8:]）

还是要排除最后一个索引？你只是不想要一个循环还是速度是个问题？对不起，我的意思是不应该是。。。np.mean（a[7:8]），np.mean（a[8:]），正如@MSeifert？所提到的，同样，

np.mean（a[4:7]）

结果是

36.66

。

In [60]: a
Out[60]: array([ 0, 20, 40, 30, 60, 35, 15, 18,  2])

In [61]: averaging_indices
Out[61]: array([2, 4, 7, 8])

In [62]: out
Out[62]: array([ 10.        ,  35.        ,  36.66666667,  18.        ,   2.        ])