如何在python中平均几个读数？答案

【问题标题】：How to average several readings in python?如何在python中平均几个读数？
【发布时间】：2017-11-15 01:20:46
【问题描述】：

传感器每隔一秒生成一个读数，持续五秒。我试图使用函数np.mean 来计算五个传感器读数的平均值（即sensor1_t1 到sensor1_t5），但是它不起作用。

你能帮我解决这个问题吗？

谢谢。

sensor1_t1 = BridgeValue(0) * 274.0 - 2.1
sleep(1)
sensor1_t2 = BridgeValue(0) * 274.0 - 2.1
sleep(1)
sensor1_t3 = BridgeValue(0) * 274.0 - 2.1
sleep(1)
sensor1_t4 = BridgeValue(0) * 274.0 - 2.1
sleep(1)
sensor1_t5 = BridgeValue(0) * 274.0 - 2.1
sleep(1)

# my code - not working
#avg_sensor1 = np.mean(sensor1_t1, sensor1_t2, sensor1_t3, sensor1_t4, sensor1_t5)

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

您需要将类似数组的对象传递给np.mean 的a 参数。试试：

avg_sensor1 = np.mean([sensor1_t1, sensor1_t2, sensor1_t3, sensor1_t4, sensor1_t5])

当您需要将 5 个参数作为一个类似数组的对象传递时，您当前正在传递它们。

换句话说，np.mean 的语法是：

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, ...

您当前调用函数的方式是传递 5 个位置参数。这些被解释为单独的参数：

sensor1_t1 传递给 a
sensor1_t2 传递给 axis
sensor1_t3 传递给 dtype

...等等。

请注意，我建议的语法传递了list，这是一种被认为是“类数组”的结构。更多关于 here 如果你有兴趣。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 Numpy 数组更容易做到这一点。比如：

import numpy as np

N = 5
sensor1 = np.zeros((N,), dtype=float)

for i in range(N):
    sensor1[i] = BridgeValue(0) * 274.0 - 2.1
    sleep(1)

average = np.mean(sensor1)

【讨论】：

我正在考虑使用 np.empty 基于我从别人那里学到的东西。你能解释一下你为什么使用 np.zeros 吗？我假设 (N,) 正在将新条目附加到数组中？！谢谢。
np.zeros((N,) 创建一个零数组，长度为N。（技术上是一维数组。）然后修改循环中的每个值。因此，当i=1 时，您将BridgeValue(0) * 274.0 - 2.1 分配给sensor[1]（数组中的第二个条目，因为它是0 索引的）。因此，您可以使用np.empty 或np.zeros；它们都起到占位符的作用。

【解决方案3】：

因为 numpy 主要用于数组（尤其是numpy.ndarray）numpy.mean 需要一个数组作为它的第一个参数。但是您不需要创建 ndarray，您只需将 np.mean(sensor1_t1, sensor1_t2, sensor1_t3, sensor1_t4, sensor1_t5) 更改为 np.mean([sensor1_t1, sensor1_t2, sensor1_t3, sensor1_t4, sensor1_t5])，然后 numpy 将负责其余的工作。

【讨论】：