Python - 平均列表中的每个“n”元素

Question

我需要平均 Python 列表中的每个 n 元素，在此示例中为 n = 3：

list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

所以输出列表将是：

list2 = [2, 2, 2, 5, 5, 5, 8, 8, 8]

Answer 1

您可以像这样在列表推导中计算[2,5,8] 列表：

list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
n = 3

list2 = [sum(list1[i:i+n])//n for i in range(0,len(list1),n)]

然后按照您的要求将其放回list1（保留大小）：

for i in range(len(list1)):
    list1[i] = list2[i//n]

或使用列表理解：

list1 = [list2[i//n] for i in range(len(list1))]

最终编辑：找到了一个不错的单行线来总结：

import itertools
list1 = list(itertools.chain.from_iterable([i]*n for i in [sum(list1[i:i+n])//n for i in range(0,len(list1),n)]))

Answer 2

向@Jean-François Fabre's answer借一点，但使用statistics.mean (avaiable for python 3.4+)：

>>> from statistics import mean
>>> from itertools import chain

>>> lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
>>> n = 3

>>> list(chain.from_iterable([mean(lst[i:i+n])]*n for i in range(0,len(lst),n)))
[2, 2, 2, 5, 5, 5, 8, 8, 8]

Answer 3

你可以在 numpy 中使用 mean 为：

import numpy as np
list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
np.mean(np.array(list1).reshape(-1, 3), axis=1)

Answer 4

>>> n = 3
>>> list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
>>> [avg for avg in [sum(list1[i:i+n])//n for i in range(0,len(list1),n)] for j in range(n)]
[2, 2, 2, 5, 5, 5, 8, 8, 8]

不需要 itertools :-)

解释：以下将作业分为 2 个步骤；这有帮助吗？哪一部分还不清楚？

>>> n = 3
>>> list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
>>> averages = [sum(list1[i:i+n])//n for i in range(0,len(list1),n)]
>>> print("averages: ", averages)
averages:  [2, 5, 8]
>>> list2 = [avg for avg in averages for j in range(n)]
>>> print("list2: ", list2)
list2:  [2, 2, 2, 5, 5, 5, 8, 8, 8]

更新：另一种不使用 itertools 的方法：

>>> list2 = sum(([a]*n for a in [sum(list1[i:i+n])//n for i in range(0,len(list1),n)]), [])
[2, 2, 2, 5, 5, 5, 8, 8, 8]

解释：我们像以前一样计算平均值。然后我们像这样散布它们：

>>> averages = [2, 5, 8]
>>> list2 = sum(([a]*n for a in averages), []) ### see note [1] below
>>> list2
[2, 2, 2, 5, 5, 5, 8, 8, 8]

可以像这样进一步展开：

>>> all_items = list([a]*n for a in averages)
>>> all_items
[[2, 2, 2], [5, 5, 5], [8, 8, 8]]
>>> sum(all_items, [])
[2, 2, 2, 5, 5, 5, 8, 8, 8]
>>>

注意 [1]：sum 的第一个参数乍一看似乎包含在不必要的圆括号中...如果您认为是这样，请尝试在没有它们的情况下运行它，看看会发生什么。

Answer 5

如果有人正在寻找一个全 numpy 的解决方案，只要数组的长度可以被 n 整除，这两行就可以工作：

avg = np.mean(array1.reshape(-1, n), axis=1)
array2 = np.repeat(avg, n)

如果数组的长度不能被 n 整除，则可以平均剩余元素。执行此操作的函数可能看起来像这样：

import numpy as np
def average(arr, n):
    remainder = len(arr) % n
    if remainder == 0:
        avg = np.mean(arr.reshape(-1, n), axis=1)
        avg = np.repeat(avg, n)
        return avg
    else:
        avg_head = np.mean(arr[:-remainder].reshape(-1, n), axis=1)
        avg_tail = np.mean(arr[-remainder:])
        avg_head = np.repeat(avg_head, n)
        avg_tail = np.repeat(avg_tail, remainder)
        return np.append(avg_head, avg_tail)

n=3、n=4 和 n=5 的示例：

>>> array1 = np.arange(1, 10)
>>> array1
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

>>> average(array1, 3)
array([2., 2., 2., 5., 5., 5., 8., 8., 8.])

>>> average(array1, 4)
array([2.5 2.5 2.5 2.5 6.5 6.5 6.5 6.5 9. ])

>>> average(array1, 5)
array([3.  3.  3.  3.  3.  7.5 7.5 7.5 7.5])