极客笔记Python 连续子列表的平均值
Python是一种灵活的编程语言，以其简单性和可读性而闻名。在处理文件或数组时，通常需要计算连续子列表的平均值。这个操作可以使用不同的方法完成，每种方法都有自己的算法和步骤。在本文中，我们将探索三种常见的方法来计算Python中连续子列表的平均值。我们将讨论每种方法背后的计算方式，给出逐步解释，并包含代码片段及其相应的输出。
Python – 连续子列表的平均值
计算连续子列表的平均值是数据分析和处理中常见的任务。在Python中，有多种方法可以实现这一目标，可以根据特定的要求和偏好选择最合适的方法。一种直接的方法是使用循环。输入列表通过循环迭代，对于每一次迭代，提取一个指定大小的子列表。然后通过求和子列表的元素并除以子列表大小来计算子列表的平均值。这个过程对所有连续的子列表重复进行，并将结果保存在一个独立的列表中。
方法
方法1：使用列表推导
方法2：使用NumPy库
方法1：Python – 使用列表推导计算连续子列表的平均值
第二种方法使用列表推导的方式以更简洁的方式实现相同的结果。
在这种方法中，列表推导体现了计算每个连续子列表的平均值的逻辑。推导的范围被设定为重复遍历与子列表的起始位置相对应的元素。通过切片获取子列表，并在推导体中计算平均值。具体步骤如下：
步骤
步骤1： 定义输入列表和子列表大小，与上一个方法相同。
步骤2： 使用列表推导创建一个新的列表，其中包含连续子列表的平均值。
步骤3： 打印或使用所得到的列表。
示例
#intilailize the list
input_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ]
sublist_size = 3
# Create a new list that contains the means of consecutive sublists using list comprehension
result_list = [sum(input_list[i:i+sublist_size]) / sublist_size for i in range(0, len(input_list),3)]
#display the computed result
print(result_list)
输出
[2.0, 5.0, 8.0]
方法2：Python – 使用NumPy库对连续子列表求平均值
第二种方法利用了NumPy库的控制，该库提供了一套全面的用于数值操作的功能。该方法需要在继续之前先引入NumPy库。
在这种方法中，我们使用嵌套的列表推导来形成一系列连续的子列表。然后，将numpy.mean()函数应用于所需的轴（axis=1），以计算每个子列表的平均值。得到的列表包含了连续子列表的平均值。具体步骤如下：
步骤
步骤1: 将NumPy模块包含到你的Python脚本中。
步骤2: 像之前一样定义输入列表和子列表的大小。
步骤3: 使用numpy.mean()函数来计算连续子列表的平均值。
步骤4: 打印或使用得到的列表。
示例
#import the required module
import numpy as np
#intialize the list
input_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
sublist_size = 3
# Create an array of consecutive sublists, calculate the mean along axis 1
result_array = [np.mean(np.array(input_list[i:i+3])) for i in range(0, len(input_list), 3)]
#Finally print the resulting value
print(result_array)
输出
[2.0, 5.0, 8.0]
结论
我们探讨了两种不同的方法来计算Python中连续子列表的均值。我们讨论了每种方法背后的计算，并对代码进行了逐步解释。通过使用循环、列表解析或NumPy库，您可以对数据进行高效的计算和辅助分析。Python的灵活性和丰富的库生态系统使您可以选择最适合您需求和编码风格的方法。无论您更倾向于使用更明确的基于循环的解决方案，简洁的列表解析，还是强大的NumPy功能，Python都提供了计算连续子列表均值的工具。