计算数组中的相邻值

Question

给定一个元组列表，[(x1, y1), (x2, y2) ... (xm, ym)] 例如[(1, 2), (3, 7), (5, 9)] 我想写一个函数，用相邻值的平均值 f(x - 1), f(x + 1).

在这种情况下，我们会得到：

[(1, 2), (2, ave(2, 7)), (3, 7), (4, ave(7, 9)), (5, 9)]

import numpy as np

# calculating nearest neighbor averages
def nearest(x, y):

# define the min and max for our line
min = np.amin(x)
max = np.amax(x)

# fill in the gaps
numsteps = max - min + 1

# an empty vessel 
new_df = []

# an empty vessel for our xs
xs = np.linspace(min, max, numsteps)

for i, item in enumerate(xs):
    if(xs[i] in x):
        idx = x.index(xs[i])
        new_df.insert(i, (xs[i], y[idx]))
    else:
        idx = x.index(xs[i] - 1)
        idx2 = x.index(xs[i] + 1)
        avg = (y[idx] + y[idx2])/2.0
        new_df.insert(i, (xs[i], avg))

print new_df


nearest([1, 3, 5], [6, 7, 8])

// [(1.0, 6), (2.0, 6.5), (3.0, 7), (4.0, 7.5), (5.0, 8)]

但是，对于xs = [1, 4, 7] 这样的数组，这很快就会失败，因为这些值彼此相距不止一个。在这种情况下，给定相同的ys = [2, 7, 9]，我们希望答案是：

[(1, 2), (2, ave(2, 7)), (3, ave(2,7)), (4, 7) ... ]

或

有点复杂：

[(1, 2), (2, ave(prev, next_that_exists)), (3, ave(just_created, next_that exists), ...]

我该如何实现，以便我们找到刚好低于缺失元素和高于缺失元素的元素，并计算它们的平均值？

另外，这与移动平均线有什么不同吗？

Answer 1

这应该可行：

def nearest(x, y):
    assert len(x) == len(y)

    res = []
    for i in xrange(len(x)-1):
        res.append((x[i], y[i]))
        gap = x[i+1] - x[i]
        for j in xrange(1, gap):
            res.append((x[i]+j, y[i] + j * (y[i+1]-y[i]) / float(gap)))
    res.append((x[-1], y[-1]))

    return res

样本输出：

print nearest([1, 3, 5], [2, 7, 9])
print nearest([1, 4, 7], [2, 7, 9])

给予：

[(1, 2), (2, 4.5), (3, 7), (4, 8.0), (5, 9)]
[(1, 2), (2, 3.666666666666667), (3, 5.333333333333334), (4, 7), (5, 7.666666666666667), (6, 8.333333333333334), (7, 9)]

说明：

我手动解决了[1, 4], [2, 7] 的情况，注意到我们想要的值是2, x, y, 7 where

x = (2 + y) / 2
y = (x + 7) / 2

我得到了x = 11/3 和y = 16/3，让步：

6/3, 11/3, 16/3, 21/3

请注意，它们之间的差距是5/3 或(7-2) / (4-1)。那时我意识到，通过想要在较大的间隙中填充相邻值的平均值，您基本上需要在给定的步数上从一个值到下一个值的线性插值。也就是说，例如，假设您想在3 步骤中从2 转到7，则将5/3 重复添加到2，直到您到达7。

Answer 2

这是我的方法：从输入中创建一个字典，其中第一个列表作为键，第二个列表作为值。然后创建一个函数，get_value() 来获取值，如果需要，计算它。

def get_value(pairs, key):
    try:
        return pairs[key]
    except KeyError:
        previous_value = get_value(pairs, key -1)
        next_value = get_value(pairs, key + 1)
        return (previous_value + next_value) / 2.0

def nearest(x, y):
    pairs = dict(zip(x, y))
    for i in range(1, max(x) + 1):
        yield i, get_value(pairs, i)

print list(nearest([1, 3, 5], [6, 7, 8]))

更新

我现在有机会重新审视这个问题。根据您的描述，您想要插入缺失值。既然你已经安装了numpy，为什么不使用呢？

import numpy as np

def nearest(x, y):
    all_x = range(min(x), max(x) + 1)
    return zip(all_x, np.interp(all_x, x, y))

print nearest([1, 3, 5], [6, 7, 8])
print nearest([1, 4, 7], [6, 7, 8])

输出：

[(1, 6.0), (2, 6.5), (3, 7.0), (4, 7.5), (5, 8.0)]
[(1, 6.0), (2, 6.333333333333333), (3, 6.666666666666667), (4, 7.0), (5, 7.333333333333333), (6, 7.666666666666667), (7, 8.0)]

numpy.interp 完成所有繁重的工作，最近的函数只需要找出所有 x 值的列表。