遍历 python 数组并找到 50 个值的均值/最小值/最大值答案

【问题标题】：Iterating over a python array and find mean/min/max for 50 values遍历 python 数组并找到 50 个值的均值/最小值/最大值
【发布时间】：2020-04-02 12:09:16
【问题描述】：

我有一个数组，我想把它分成子数组。我需要知道前 50 个值的平均值/最小值/最大值，然后是下一个值，依此类推。我想在另一个矩阵中保存平均值、最小值、最大值。目前我正在以这种方式解决它：

np.array([[a[0:50].mean(), a[0:50].min(), a[0:50].max()],
          [a[51:100].mean(), a[51:100].min(), a[51:100].max()],...])

a 是矩阵。现在这适用于相当小的阵列，但我需要它用于更大的阵列。我正在考虑使用 for 或 while 循环来解决它，但我尝试的一切都失败了。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy mean numpy-ndarray

【解决方案1】：

使用array_split：

a = np.array(range(200))

b = np.array([[x.mean(), x.min(), x.max()] 
              for x in np.array_split(a, a.shape[0]/50)])

输出：

>>> b
array([[ 24.5,   0. ,  49. ],
       [ 74.5,  50. ,  99. ],
       [124.5, 100. , 149. ],
       [174.5, 150. , 199. ]])

【讨论】：

【解决方案2】：

这里不是完整的解决方案，但我的意见应该会有所帮助。

基本上，得到数组的长度，分割点，然后使用 np.split 将它们分开。

    # get the length of the array, divide by 50.
    # converting to int so there's no decimals
    fifties = int(len(np.array) / 50)

    # convert this to an array to work through
    fifties = np.arange(fifties)

    # get the split points
    # this could be combined into the command above
    for i in fifties:
        fifties[i] = fifties[i] * 50

    # split the array per 50 into new arrays / dimensions on the array
    newarray = np.split(np.array,fifties)

    # iterate through each new array
    # len(newarray) gives the number of arrays, start at 1, not 0 though

    for i in range(1,len(newarray):
        print('Group '+str(i)+':')
        print(newarray[i].mean())
        print(newarray[i].min())
        print(newarray[i].max())

输出：

第 1 组：
24.5
49
0
第 2 组：
74.5
99
50
第 3 组：
127.0
154
100

希望对你有帮助！！

【讨论】：