使用Python计算向量的中点

我从零开始学习python。我在做下面的问题时遇到了一些问题

我有以下向量，x_向量=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9。使用这个向量，我需要创建这个新的向量x1=-0.5,0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5,7.5,8.5,9.5

基本上，期望的向量应该有第一个元素-0.5，每个元素和最后一个元素之间的中点+0.5

我尝试的代码如下所示：

import numpy as np
x_vector=np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
x=len(x_vector)
mid=np.zeros(x+1)

for i in range (0,x):
    if i==0 :
        mid[i]= x_vector[i]-0.5
    else :
        mid[i]=(x_vector[i] + x_vector[i+1])/2
        i +=1

似乎这并没有给出期望的输出。您能帮我弄清楚如何才能获得正确的输出吗？

使用itertools.pairwise：

输出：

[-0.5, 0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5, 9.5]

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考虑一下，在循环中i=0和i=1会发生什么情况：

mid[0] = x_vector[0] - 0.5 # = -0.5
mid[1] = (x_vector[1] + x_vector[2]) / 2 # (1 + 2) / 2 = 3 / 2 = 1 (or 1.5 if python3)

索引不匹配。 试试这个：

for i in range (0,x):
    if i == 0:
        mid[i] = x_vector[i]-0.5
    else :
        mid[i] = (x_vector[i - 1] + x_vector[i]) / 2.0

请注意，我将除法改为2.0除，而不是2除-这将确保除法结果是带分数的双倍数，而不是不带分数的整数，在python 2除法中，两个整数将取整为整数。

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此外，i+=1是多余的，for循环中的i变量将在每次循环迭代时更新，覆盖您的+=1语句。

不清楚这是否是一个家庭作业，但考虑到您使用的是numpy，我认为将其作为其全部潜力来使用是公平的，在这种情况下，您可以执行以下操作：

import numpy as np
x_vector=np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) 
a = np.insert(x, 0, x[0] - 1)
b = np.append(x, x[-1] + 1)
mid = (a + b) / 2

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无论何时插入和追加，我都会说您没有充分利用numpy的潜力，但这是一个很好的总体方法。谢谢您的详细回答。我学到了很多。但是你建议的代码似乎没有提供9.5，这是向量的最后一个元素。你能提供一些建议吗？使用@Sebastian Kreft solution，因为你已经决定使用numpy，因为他的解决方案是最numpy est的。我只是想解释一下，为什么你的代码没有产生你认为应该产生的结果。@Radosław Cybulski，谢谢你的评论。我刚刚在您建议的代码段中添加了mid[I+1]=x_vector[I]+0.5，看起来效果不错。

import numpy as np
x_vector=np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) 
a = np.insert(x, 0, x[0] - 1)
b = np.append(x, x[-1] + 1)
mid = (a + b) / 2