Python 一维阵列的Numpy元素平均值

我想计算一维数组中元素的元素平均值

>>> a = np.array([1, 3, 5, 7])
>>> b = element_wise_mean(a)
>>> b
array([2., 4., 6.])

---

除了一个简单的自定义函数外，还有什么其他功能可以实现这一点吗？

请使用以下代码：

>>> (a[:-1]+a[1:])/2
array([ 2.,  4.,  6.])

采取以下步骤：

>>> a[:-1]
array([1, 3, 5])
>>> a[1:]
array([3, 5, 7])
>>> a[:-1]+a[1:]
array([ 4,  8, 12])
>>> (a[:-1]+a[1:])/2
array([ 2.,  4.,  6.])

一种更通用的方法是在

N

元素上使用移动平均滤波器（代码取自Paul Panzer的加法）。在您的情况下，这将是两个元素的平均值：

>>> N=2
>>> np.convolve(a, np.ones((N,))/N, mode='valid')
array([ 2.,  4.,  6.])

>>> N=3
>>> np.convolve(a, np.ones((N,))/N, mode='valid')
array([ 3.,  5.])

---

使用以下代码：

>>> (a[:-1]+a[1:])/2
array([ 2.,  4.,  6.])

采取以下步骤：

>>> a[:-1]
array([1, 3, 5])
>>> a[1:]
array([3, 5, 7])
>>> a[:-1]+a[1:]
array([ 4,  8, 12])
>>> (a[:-1]+a[1:])/2
array([ 2.,  4.,  6.])

一种更通用的方法是在

N

元素上使用移动平均滤波器（代码取自Paul Panzer的加法）。在您的情况下，这将是两个元素的平均值：

>>> N=2
>>> np.convolve(a, np.ones((N,))/N, mode='valid')
array([ 2.,  4.,  6.])

>>> N=3
>>> np.convolve(a, np.ones((N,))/N, mode='valid')
array([ 3.,  5.])

---

你能说得更清楚些吗？您有一个由4个元素组成的数组，并且希望有一个由4个元素组成的数组作为输出。什么是元素明智性？对于一个N元素数组，我希望返回一个N-1数组，如图所示。你能更明确一些吗？您有一个由4个元素组成的数组，并且希望有一个由4个元素组成的数组作为输出。什么是元素智慧？对于N元素数组，我希望返回一个N-1数组，如图所示。您可以使用

convalve

和

mode='valid'

代替容易出错且更难读取的切片。您可以使用

convalve

和

mode='valid'

代替容易出错且更难读取的切片。