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我正在从 this 开始构建问题。我正在使用那里发布的解决方案重新分箱 numpy 数组,并添加少量额外内容:
from numpy import arange,append
x = arange(20)
x = x[:(x.shape[0]/bin)*bin].reshape((x.shape[0]//bin,-1)).mean(1)
x= append(x,x[(x.shape[0]/bin)*bin:].mean())
这是为了处理x.shape[0]
的非除数箱。 append
添加剩余单元格的平均值。问题是我在这里创建了很多数组,并且超出了内存,无法提高运行时效率。有没有更好的办法?我什至正在考虑转移到列表,重新分箱,最后使用数组(结果)并返回它。
为了明确 bin=6
,第一行产生:
array([ 2.5, 8.5, 14.5])
第二个将附加:
18.5
在mean
运算符之前,生成的矩阵为:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15, 16, 17]])
第二个:
array([18, 19])
最终的结果当然是:
array([ 2.5, 8.5, 14.5, 18.5])
最佳答案
如果你绝对想要一个数组,我想这应该可行
def rebin(x,bin):
x_pad=np.lib.pad(x,(0,bin-x.size%bin), 'constant').reshape(bin,-1)
return np.hstack((np.mean(x_pad, axis=1)[:-1],np.sum(x_pad[-1])/(x.size%bin)))
但我认为这样做更干净、更容易
def rebin(x,bin):
return np.array([a.mean() for a in np.array_split(x,bin)])
但这不会更快。
关于python - 将 numpy 数组的 rebin 优化为任意 binsize,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40995467/
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