96个点先使用reshape变为(24,4),然后每4个数求平均
时间: 2023-12-10 18:40:25 浏览: 74
可以使用numpy库中的reshape和mean函数来实现这个操作。代码如下:
```python
import numpy as np
# 假设有一个长度为96的一维数组arr
arr = np.arange(96)
# 将arr变形为(24,4)的二维数组
arr_reshaped = arr.reshape((24, 4))
# 按照第二个维度求平均值,即每4个数求平均
arr_mean = np.mean(arr_reshaped, axis=1)
print(arr_mean)
```
输出结果为:
```
array([ 1.5, 5.5, 9.5, 13.5, 17.5, 21.5, 25.5, 29.5, 33.5, 37.5, 41.5,
45.5, 49.5, 53.5, 57.5, 61.5, 65.5, 69.5, 73.5, 77.5, 81.5, 85.5,
89.5, 93.5])
```
其中,arr_mean就是每4个数求平均后的结果。
相关问题
求一个n*m矩阵每列的平均值,并且将这些平均值组合成新的1*m的矩阵
好的,这是一个简单的矩阵操作。假设矩阵为matrix,那么我们可以通过以下代码来计算每列的平均值并组合成新的1*m矩阵:
```python
import numpy as np
# 假设矩阵为matrix,n为行数,m为列数
n, m = matrix.shape
# 计算每列平均值
col_mean = np.mean(matrix, axis=0)
# 将平均值组合成新的1*m矩阵
new_matrix = np.reshape(col_mean, (1, m))
```
解释一下:
- numpy库中的mean函数可以用来计算平均值,axis=0表示对每列进行计算。
- reshape函数可以用来改变矩阵的形状,这里我们将平均值变成一个1*m的矩阵。
希望这个回答能够帮助到你!
air=air.reshape((m[0]//3,3,m[2],m[3])).mean(axis=1)补充代码,对每个格点的air求距平
假设距平是指每个格点air值减去该格点air的平均值,可以使用以下代码实现:
```
# 计算每个格点air的平均值
air_mean = air.mean(axis=(0, 2, 3))
# 将air按照第二个维度分为3个子数组,然后求平均值
air_reshaped = air.reshape((m[0] // 3, 3, m[2], m[3]))
air_mean_reshaped = air_reshaped.mean(axis=1)
# 计算距平
anomaly = air_mean_reshaped - air_mean.reshape((1, -1, 1, 1))
```
解释一下代码:
- 第一行代码计算了全局air的平均值,即对所有时间步和空间点的air求平均。
- 第二行代码将air按照第二个维度(即时间步)分为3个子数组,然后对每个子数组的air求平均。这里使用了数组的reshape方法,将原来的4维数组按照新的形状重组。例如,如果原来的数组形状是(120, 3, 73, 144),那么reshape成(40, 3, 73, 144)后,相当于将第一个维度变成了原来的三分之一。
- 第三行代码计算距平,即每个格点的air减去该格点的平均值。这里使用了广播机制,将air_mean数组扩展成与air_mean_reshaped相同的形状,然后进行减法运算。最终的结果anomaly是一个3维数组,形状为(40, 73, 144),表示每个时间步和空间点的air距平值。