Subsampling/Mittelung über ein numpy Array

Question

Ich habe ein numpy Array mit Floats.

Was ich gerne hätte (wenn es nicht bereits existiert), ist eine Funktion, die mir ein neues Array des Durchschnitts jedes x Punktes im gegebenen Array gibt, wie Unterabtastung (und Gegenteil von Interpolation (?)).

z. sub_sample (numpy.array ([1, 2, 3, 4, 5, 6]), 2) ergibt [1,5, 3,5, 5,5]

z. Reste können entfernt werden, z.B. sub_sample (numpy.array ([1, 2, 3, 4, 5]), 2) ergibt [1.5, 3.5]

Vielen Dank im Voraus.

Answer 1

Mit NumPy Routinen Sie so etwas wie

import numpy 

x = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 

numpy.mean(x.reshape(-1, 2), 1) # Prints array([ 1.5, 3.5, 5.5]) 

könnten versuchen, und ersetzen Sie einfach den 2 im reshape Anruf mit der Anzahl der Artikel, die Sie über mitteln wollen .

Bearbeiten: Dies setzt voraus, dass n in die Länge von x unterteilt. Sie müssen einige Überprüfungen einbeziehen, wenn Sie dies zu einer allgemeinen Funktion machen wollen. Vielleicht so etwas wie diese:

def average(arr, n): 
    end = n * int(len(arr)/n) 
    return numpy.mean(arr[:end].reshape(-1, n), 1) 

Diese Funktion in Aktion:

>>> x = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 
>>> average(x, 2) 
array([ 1.5, 3.5, 5.5]) 

>>> x = numpy.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 
>>> average(x, 2) 
array([ 1.5, 3.5, 5.5]) 

Answer 2

def subsample(data, sample_size): 
    samples = list(zip(*[iter(data)]*sample_size)) # use 3 for triplets, etc. 
    return map(lambda x:sum(x)/float(len(x)), samples) 

l = [1, 2, 3, 4, 5, 6] 

print subsample(l, 2) 
print subsample(l, 3) 
print subsample(l, 5) 

Gibt:

[1.5, 3.5, 5.5] 
[2.0, 5.0] 
[3.0] 

Answer 3

dies ist auch eine eine Zeile Lösung, die funktionieren soll:

downsampled_a = [a[i:n+i].mean() for i in range(0,size(a),n)] 

"a" ist der Vektor mit Ihrem Daten und "n" ist Ihr Stichprobenschritt.

PS: from numpy import *