python - 跨数组切片向量化 numpy 均值

Question

有没有一种方法可以对函数进行向量化处理，使输出成为均值数组，其中每个均值代表输入数组的 0 索引值的均值？循环这个非常简单，但我正在努力尽可能高效。例如0 = 均值(0)，1 = 均值(0-1)，N = 均值(0-N)

Answer 1

预期的操作可以创造作为累积平均。因此，一个明显的解决方案将涉及累积求和，并将这些求和除以参与每个此类求和的元素数。因此，矢量化实现将涉及 np.cumsum然后除以可以用 np.arange 获得的参与元素的数量并泛化为 ndarray，就像这样 -

def cummean(A,axis):
    """ Cumulative averaging

    Parameters
    ----------    
    A    : input ndarray
    axis : axis along which operation is to be performed

    Output
    ------    
    Output : Cumulative averages along the specified axis of input ndarray
    """

    return np.true_divide(A.cumsum(axis),np.arange(1,A.shape[axis]+1))