我确定有一个numpy函数，我只是还没有找到它。假设您有一个任意大小的整数列表。如何将其转换为十个浮点数的列表，其中每个浮点数是原始列表的十分之一的平均值？
编辑：我能想到的最好的方法是，首先将列表转换为numpy数组，然后使用.array_split(array, 10)将其拆分为相等的部分，然后取每个平均值。但是我想一定有一种更简单的方法可以做到这一点。
答案 0 :(得分：2)
您所描述的实际上是单线的：
Image.memory np.mean(np.array_split(array, 10), axis=0)
适用于任何包含列表的“类似于数组的数组”，因此自动将“将列表转换为numpy数组”。
array_split也可用于任何“类似数组的”数组，其中包括np.mean返回的数组列表，将其视为2D数组，因此“每个……”也是自动的。
这真的就是全部。
请注意，尽管据我所知，在整个NumPy文档中都使用了“类似数组”，但从未在任何地方对其进行严格定义。但这基本上意味着：如果您可以调用array_split并返回您天真希望得到的数组，那么np.array(x)就像数组。 This question有一个答案可以深入研究NumPy源，以准确显示如何处理类似数组的值。
还要注意，某些NumPy函数实际上并未说出它们期望的类型。例如，mean明确表示x需要一个array_like，但是array_split却没有说明需要做什么（如果您尝试通过链接到以下链接来猜测） a，您会猜错）。因此，有时，找出类似数组的唯一方法是对其进行测试。但这是一个微不足道的测试，所以没什么大不了的。
当然，如果您不想使用NumPy，则不必这样做；直接在列表上执行 并不难；您只需要显式循环即可：
split当然，如果您愿意的话，也可以将所有内容折叠成一个可怕的单行格式，或者更好的是，将前两行包装在一个功能与chunksize = len(array) // 10
chunks = (array[i*chunksize:(i+1)*chunksize] for i in range(10))
means = [statistics.mean(chunk) for chunk in chunks]
相同的函数中，这样您就可以然后做：
array_split…看起来与NumPy一线式没有什么不同，它只是使循环清晰可见。