假设我有一个Python数组a=[3,5,2,7,5,3,6,8,4]。我的目标是一次遍历这个数组3个元素，返回三个元素中前2个元素的平均值。使用上面的数组，在我的迭代步骤中，前三个元素是[3,5,2]，前2个元素的平均值是4。接下来的三个元素是>[5,2,7]，前2个元素的均值是6。接下来的三个元素是[2,7,5]，前2个元素的均值又是6....因此，上述数组的结果将是[4,6,6,6,5.5,7,7]。编写这样一个函数最好的方法是什么？ 最佳答案 解决方案您可以对列表进行一些花哨的切片来操作元素的子集。只需抓取每三个元素的子列表
给定一个2D(MxN)矩阵和一个2DKernel(KxL)，我如何返回一个矩阵，它是在图像上使用给定核进行最大或均值池化的结果？如果可能，我想使用numpy。注意:M、N、K、L既可以是偶数也可以是奇数，它们不需要完全被彼此整除，例如:7x5矩阵和2x2核。例如最大池化:matrix:array([[20,200,-5,23],[-13,134,119,100],[120,32,49,25],[-120,12,09,23]])kernel:2x2soln:array([[200,119],[120,49]]) 最佳答案 您可以使用s
我想把这段代码写成pythonic。我的真实数组比这个例子大得多。(5+10+20+3+2)/5print(np.mean(array,key=lambdax:x[1]))TypeError:mean()gotanunexpectedkeywordargument'key'array=[('a',5),('b',10),('c',20),('d',3),('e',2)]sum=0foriinrange(len(array)):sum=sum+array[i][1]average=sum/len(array)print(average)importnumpyasnpprint(np.me
我想与Python解决方案分享这个特定的ApacheSpark，因为它的文档很差。我想通过KEY计算K/V对的平均值(存储在PairwiseRDD中)。示例数据如下所示:>>>rdd1.take(10)#Showasmallsample.[(u'2013-10-09',7.60117302052786),(u'2013-10-10',9.322709163346612),(u'2013-10-10',28.264462809917358),(u'2013-10-07',9.664429530201343),(u'2013-10-07',12.461538461538463),(u'20
我正在生成许多具有相同形状的数据框，我想将它们相互比较。我希望能够获得跨数据帧的平均值和中位数。Source.0Source.1Source.2Source.3cluster00.0011820.1845350.8142300.00005410.0000010.1604900.8395080.00000120.0000010.1738290.8261140.00005530.0004320.1800650.8195020.00000140.0001520.1570410.8426940.00011350.0001830.1741420.8256740.00000160.0000010.
我最近了解到strides在answertothispost，并且想知道如何使用它们比我在thispost中提出的更有效地计算移动平均滤波器(使用卷积过滤器)。这是我目前所拥有的。它查看原始数组，然后将其滚动必要的数量，并对内核值求和以计算平均值。我知道边缘处理不正确，但我可以事后处理......有没有更好更快的方法？目标是过滤大小高达5000x5000x16层的大型float组，scipy.ndimage.filters.convolve的任务相当慢。请注意，我正在寻找8-neighbour连接，即3x3过滤器取9个像素(焦点像素周围8个)的平均值并将该值分配给新图像中的像素。imp
Y1961Y1962Y1963Y1964Y1965Region082.56730783.10475783.18370083.03033882.831958US12.6993722.6101102.5879192.6964512.846247US214.13135513.69002813.59951613.64917613.649046US30.0485890.0469820.0465830.0462250.051750US40.5533770.5481230.5822820.5778110.620999US在上面的数据框中，我想得到每一行的平均值。目前，我正在这样做:df.mean(a
书接上回三、并行结构的FPGA实现设计实例1、matlab参数与数据2、使用Verilog编写并行结构的FIR滤波器3、使用matlab将产生的程序进行仿真验证三、并行结构的FPGA实现并行结构，并行实现滤波器的累加运算，即并行将具有对称系数的输入数据进行相加，而后采用多个乘法器并行实现系数与数据的乘法运算，最后将所有乘积结果相加输出。这种结构具有最高的运行速度，因不需要累加运算，因此系数时钟频率可以与数据输出时钟频率保持一致。与串行结构相比，更高的速度付出的是成倍的硬件资源的代价。设计实例设计一个15阶的低通线性相位FIR滤波器，采用布莱克曼窗函数设计，截止频率为500Hz，采样频率为200
如何沿矩阵计算矩阵平均值，但要从计算中删除nan值？(对于R人，请考虑na.rm=TRUE)。这是我的[非]工作示例:importnumpyasnpdat=np.array([[1,2,3],[4,5,np.nan],[np.nan,6,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan]])print(dat)print(dat.mean(1))#[2.nannannan]删除NaN后，我的预期输出将是:array([2.,4.5,6.,nan]) 最佳答案 我认为你想要的是一个掩码数组:dat=np.array([[1,
我在不同的x点有多个函数值。我想在python中绘制均值和标准差，如thisSOquestion的答案.我知道使用matplotlib一定很容易，但我不知道可以做到这一点的函数名称。有人知道吗？ 最佳答案 plt.errorbar可用于绘制x、y、误差数据(相对于通常的plt.plot)importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.array([1,2,3,4,5])y=np.power(x,2)#Effectivelyy=x**2e=np.array([1.5,2.6,3.7,4.
