在Python中等距取出一個數(shù)組其中n個數(shù)的實現(xiàn)方式
應(yīng)用場景:
實驗中不斷得到新數(shù)據(jù),想將數(shù)據(jù)圖形化,但隨著時間推移,數(shù)據(jù)越來越多,
此時需要我們等距選擇數(shù)據(jù)列表中固定數(shù)量的數(shù)據(jù),來進(jìn)行圖形化。
注:保留首尾數(shù)據(jù)。
import numpy as np
a = np.arange(0, 10)
b = np.arange(0, 15)
c = np.arange(0, 20)
d = np.arange(0, 30)
e = np.arange(10, 40)
f = np.arange(0, 100)
def pick_arange(arange, num):
if num > len(arange):
print("# num out of length, return arange:", end=" ")
return arange
else:
output = np.array([], dtype=arange.dtype)
seg = len(arange) / num
for n in range(num):
if int(seg * (n+1)) >= len(arange):
output = np.append(output, arange[-1])
else:
output = np.append(output, arange[int(seg * n)])
print("# return new arange:", end=' ')
return output
print(pick_arange(a, 10))
print(pick_arange(a, 11))
print(pick_arange(b, 10))
print(pick_arange(c, 10))
print(pick_arange(d, 10))
print(pick_arange(e, 10))
print(pick_arange(f, 10))
print(pick_arange(f, 20))

以上這篇在Python中等距取出一個數(shù)組其中n個數(shù)的實現(xiàn)方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
詳解Numpy擴(kuò)充矩陣維度(np.expand_dims, np.newaxis)和刪除維度(np.squeeze)的方
這篇文章主要介紹了詳解Numpy擴(kuò)充矩陣維度(np.expand_dims, np.newaxis)和刪除維度(np.squeeze)的方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-03-03
詳解Python中Sync與Async執(zhí)行速度快慢對比
Python新的版本中支持了async/await語法, 很多文章都在說這種語法的實現(xiàn)代碼會變得很快, 但是這種快是有場景限制的。這篇文章將嘗試簡單的解釋為何Async的代碼在某些場景比Sync的代碼快2023-03-03
Python xlwt設(shè)置excel單元格字體及格式
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python xlwt設(shè)置excel單元格字體及格式的方法,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2017-12-12
深入學(xué)習(xí)Python中的上下文管理器與else塊
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python中上下文管理器與else塊的相關(guān)資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧。2017-08-08

