Python3、Numpy：将数据拆分成固定长度的块，并为每个块计算统计量
Python 3, Numpy: Split data into blocks of fixed length and calculate statistics for each block
快速解决方案
如果您只想将 numpy 数组或 python 列表拆分为固定长度的数组或列表，请执行以下操作：
l = 10 # the fixed length of output array
output = [input[l*i:l*(i+1)-1] for i in range(0, len(input) // l)]
如果输入不是可被 l 整除的整数，但您想在输出中包含最终（较短的）数组，请执行以下操作：
l = 10 # the fixed length of output array
output = [input[l*i:l*(i+1)-1] for i in range(0, (len(input) + l - 1) // l)]
完整问题
我正在尝试计算一些数据的一些统计数据。示例统计信息包括平均值、标准差、最小值和最大值。
数据被格式化为 python numpy 数组。这是一个简单的例子：
data_in = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
data_array = numpy.array(data_in)
此处示例的数组长度为 10，但在实践中，考虑输入数据的长度为 100 万个元素（但不是精确的整数），输出应统计大约 10k 的块元素。
我是这样尝试的。下面的示例仅针对均值统计显示。
mean_out = [numpy.mean(data_array[2*i:2*i+1]) for i in range(0, len(data_array) // 2)]
这似乎不是一个特别优雅的解决方案。这里的“块长”是2，在上面的表达式中出现了3处。
这可以用 bl 作为块长度以更通用的方式编写。
mean_out = [numpy.mean(data_array[bl*i:bl*(i+1)-1]) for i in range(0, len(data_array) // bl)]
除此之外，当输入数据长度不能被块长度整除时，上述方法不起作用。例如，将块长度更改为 3 会导致长度为 3 的输出。
自 3 * 3 = 9 起，计算中缺少最后一个元素。
这可以通过使用以下表达式“修复”：
mean_out = [numpy.mean(data_array[bl*i:bl*(i+1)-1]) for i in range(0, (len(data_array) + bl - 1) // bl)]
但同样，这不是特别优雅。
是否有内置的 python 或 numpy 函数通过将输入数组拆分为固定长度的块来计算这些统计数据？或者有没有更好的方法来进行我不知道的计算？
Numpy array_split 可以将数组拆分成块。要计算每个块的 mean，您可以使用 map
data_arrays = np.array_split(data_array, len(data_array) // 2)
print(data_arrays) # [array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6]), array([7, 8]), array([ 9, 10])]
print(list(map(np.mean, data_arrays))) # [1.5, 3.5, 5.5, 7.5, 9.5]
data_arrays = np.array_split(data_array, len(data_array) // 3)
print(data_arrays) # [array([1, 2, 3, 4]), array([5, 6, 7]), array([ 8, 9, 10])]
print(list(map(np.mean, data_arrays))) # [2.5, 6.0, 9.0]
注意：要在iter对象中映射returns，转换得到相同格式的输出（numpy数组），需要以下内容：
numpy.fromiter(map(numpy.mean, data_array), dtype=numpy.float)
同样的事情可以通过转换为列表，然后转换为 numpy 数组来完成，如上所示。
快速解决方案
如果您只想将 numpy 数组或 python 列表拆分为固定长度的数组或列表，请执行以下操作：
l = 10 # the fixed length of output array
output = [input[l*i:l*(i+1)-1] for i in range(0, len(input) // l)]
如果输入不是可被 l 整除的整数，但您想在输出中包含最终（较短的）数组，请执行以下操作：
l = 10 # the fixed length of output array
output = [input[l*i:l*(i+1)-1] for i in range(0, (len(input) + l - 1) // l)]
完整问题
我正在尝试计算一些数据的一些统计数据。示例统计信息包括平均值、标准差、最小值和最大值。
数据被格式化为 python numpy 数组。这是一个简单的例子：
data_in = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
data_array = numpy.array(data_in)
此处示例的数组长度为 10，但在实践中，考虑输入数据的长度为 100 万个元素（但不是精确的整数），输出应统计大约 10k 的块元素。
我是这样尝试的。下面的示例仅针对均值统计显示。
mean_out = [numpy.mean(data_array[2*i:2*i+1]) for i in range(0, len(data_array) // 2)]
这似乎不是一个特别优雅的解决方案。这里的“块长”是2，在上面的表达式中出现了3处。
这可以用 bl 作为块长度以更通用的方式编写。
mean_out = [numpy.mean(data_array[bl*i:bl*(i+1)-1]) for i in range(0, len(data_array) // bl)]
除此之外，当输入数据长度不能被块长度整除时，上述方法不起作用。例如，将块长度更改为 3 会导致长度为 3 的输出。
自 3 * 3 = 9 起，计算中缺少最后一个元素。
这可以通过使用以下表达式“修复”：
mean_out = [numpy.mean(data_array[bl*i:bl*(i+1)-1]) for i in range(0, (len(data_array) + bl - 1) // bl)]
但同样，这不是特别优雅。
是否有内置的 python 或 numpy 函数通过将输入数组拆分为固定长度的块来计算这些统计数据？或者有没有更好的方法来进行我不知道的计算？
Numpy array_split 可以将数组拆分成块。要计算每个块的 mean，您可以使用 map
data_arrays = np.array_split(data_array, len(data_array) // 2)
print(data_arrays) # [array([1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6]), array([7, 8]), array([ 9, 10])]
print(list(map(np.mean, data_arrays))) # [1.5, 3.5, 5.5, 7.5, 9.5]
data_arrays = np.array_split(data_array, len(data_array) // 3)
print(data_arrays) # [array([1, 2, 3, 4]), array([5, 6, 7]), array([ 8, 9, 10])]
print(list(map(np.mean, data_arrays))) # [2.5, 6.0, 9.0]
注意：要在iter对象中映射returns，转换得到相同格式的输出（numpy数组），需要以下内容：
numpy.fromiter(map(numpy.mean, data_array), dtype=numpy.float)
同样的事情可以通过转换为列表，然后转换为 numpy 数组来完成，如上所示。