获取连续的 numpy 数组对之间的平均值

Question

假设我有一个像这样的 numpy 数组

[1,2,3,4,5]

我想生成一个等于连续元素平均值的数组

[1.5,2.5,3.5,4.5]

除了迭代之外，还有什么有效的方法可以做到这一点吗？

我不太确定该怎么做，因为重塑实际上不起作用，我正在尝试获得更小的阵列。

Answer 1

在下面的代码中使用 NumPy 的向量化运算（用于执行数学运算的高度优化函数）。

arr[:-1]

包含除 arr 的最后一个元素之外的所有元素

arr[1:]

包含除 arr

的第一个元素之外的所有元素

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
avg_arr = (arr[:-1] + arr[1:]) / 2.0

print(avg_arr)

Answer 2

您可以使用

np.convolve

实现二元平均作为输入向量与向量[0.5, 0.5]的

卷积

：

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> np.convolve(a, [0.5, 0.5], "valid")
array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5])