Numpy 实现在数组中等间隔选择 N 个元素，包括首尾

在数据分析和科学计算领域，Numpy 是一个广泛使用的库，它允许我们进行向量化操作和快速处理数组数据。本文将介绍如何使用 Numpy 库，以及它提供的一些方法，实现在数组中等间隔选择 N 个元素，包括首尾。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy 库介绍

Numpy 是一个基于 Python 的科学计算库，提供了一些高效的数据结构和函数库，用于数组处理、线性代数和随机数生成等方面的任务。它最显著的特点是其比原生 Python 快得多的速度。

Numpy 的核心是 ndarray，它是一个多维数组对象。它是 Numpy 数组所有操作的核心。ndarray 具有以下特点：

比 Python 列表更快
允许使用不同类型的数据（integers, floats, 字符串等）
具有向量和矩阵操作

下面是一个简单的 Numpy 程序示例，用于在一个二维数组中选择指定的元素：

import numpy as np

# create a 2-D numpy array
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(a)

# choosing some elements with indexing
b = a[1:, :-1]
print(b)

运行上述代码，输出结果如下：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
[[4 5]
 [7 8]]

Numpy 中的 linspace() 函数

对于等间隔选择 N 个元素的需求，在 Numpy 中实现可以使用 linspace() 函数。linspace() 函数可以根据范围指定间隔数，生成指定数目的等距元素序列。

linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

其中，参数含义如下：

start：序列的起始值。
stop：序列的终止值（包含）。
num：要生成的等间隔样例数量，默认为 50。
endpoint：序列中是否包含 stop 值，取值为 True 或 False，默认为 True。
retstep：如果为 True，返回值将包含间距。
dtype：输出数组的类型。

下面是一个简单的例子，用于生成 5 个等间隔数值的数组：

import numpy as np

# determine the range of data
data_min = 0
data_max = 1
num_data_points = 5

# generate the data
data_values = np.linspace(data_min, data_max, num_data_points)

# print the data
print(data_values)

输出结果如下：

[0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

该函数的“retstep”参数，可以让我们获得数组元素之间的实际间距。例如：

import numpy as np

# determine the range of data
data_min = 0
data_max = 1
num_data_points = 5

# generate the data
data_values, step_size = np.linspace(data_min, data_max, num_data_points, retstep=True)

# print the data and the step size
print(data_values)
print(step_size)

输出结果如下：

[0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]
0.25

实现等间隔选择 N 个元素

有了 linspace() 函数的帮助，我们就可以很容易地实现选择 N 个等间隔元素的功能了。具体步骤如下：

确定数组的范围和元素数量
使用 linspace() 函数生成等间隔元素
将元素转换为整型数组下标，选取对应的元素

下面是一个例子，演示如何在一个数组中选择 5 个等间隔元素，包括首尾：

import numpy as np

# create an array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

# select 5 evenly spaced out elements
n = 5
selected_indices = np.linspace(0, len(arr) - 1, n, dtype=int)
selected_values = arr[selected_indices]

# print the selected indices and values
print(selected_indices)
print(selected_values)

输出结果如下：