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使用NumPy创建一个数组，它是给定大小的每个连续子数组的平均值

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要使用NumPy创建一个数组，它是给定大小的每个连续子数组的平均值，需要遵循以下步骤：

1. 导入NumPy库

需要先导入NumPy库。可以使用以下命令导入NumPy库：

import numpy as np

2. 创建指定大小的一维数组

使用以下代码创建指定大小的一维数组：

arr = np.arange(20)

3. 重新形状数组

使用以下代码将一维数组重新形状成二维数组：

arr = arr.reshape(4, 5)

这将创建一个4行5列的二维数组。现在，我们需要计算每个连续子数组的平均值。

4. 计算每个子数组的平均值

使用以下代码计算每个子数组的平均值

subarrays = []
for i in range(arr.shape[0]):
    row = []
    for j in range(arr.shape[1]):
        if j < arr.shape[1] - 1:
            row.append(np.mean([arr[i, j], arr[i, j + 1]]))
    subarrays.append(row)

代码中，我们使用嵌套的for循环计算每个子数组的平均值，并将结果存储在一个二维列表中。

5. 创建新的数组

使用以下代码将新的数组创建出来：

new_arr = np.array(subarrays)

现在，new_arr数组将包含给定大小的每个连续子数组的平均值。

示例1

例如，如果我们有一个大小为10的一维数组，我们可以使用以下代码创建它：

arr = np.arange(10)

该数组为：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

现在我们将它重新形状成一个2行5列的二维数组，使用以下代码：

arr = arr.reshape(2, 5)

该数组为：

[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]

现在，我们希望计算每个连续子数组的平均值。使用以下代码：

subarrays = []
for i in range(arr.shape[0]):
    row = []
    for j in range(arr.shape[1]):
        if j < arr.shape[1] - 1:
            row.append(np.mean([arr[i, j], arr[i, j + 1]]))
    subarrays.append(row)

new_arr = np.array(subarrays)

该代码将新数组创建为：

[[0.5 1.5 2.5 3.5]
 [5.5 6.5 7.5 8.5]]

示例2

假设我们有一个大小为12的一维数组，使用以下代码创建它：

arr = np.arange(12)

该数组为：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]

现在我们将它重新形状成一个3行4列的二维数组，使用以下代码：

arr = arr.reshape(3, 4)

该数组为：

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

现在，我们希望计算每个连续子数组的平均值。使用以下代码：

subarrays = []
for i in range(arr.shape[0]):
    row = []
    for j in range(arr.shape[1]):
        if j < arr.shape[1] - 1:
            row.append(np.mean([arr[i, j], arr[i, j + 1]]))
    subarrays.append(row)

new_arr = np.array(subarrays)

该代码将新数组创建为：

[[0.5 1.5 2.5]
 [4.5 5.5 6.5]
 [8.5 9.5 10.5]]

这些是使用NumPy创建数组的过程。我们先使用arange函数创建一维数组，然后使用reshape函数将其转换为二维数组。接下来，我们使用循环计算每个子数组的平均值，并使用np.array（）函数将其存储到新的数组中。

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