简单问题:
bins = np.logspace(np.log10(np.amin(lightcurve)),np.log10(np.amax(lightcurve)),10) ## should work with every possible (n,1) array.
for i in range(len(bins)-1):
bins_mean.append((bins[i+1]-bins[i])/2 +bins[i])
如何加快速度？如何在一次扫描中处理每个第 i+1 个元素和每个第 i 个元素？
最佳答案
使用一次性移位版本进行切片，从而以矢量化方式计算输出 -
bins_mean = (bins[1:]-bins[:-1])/2 +bins[:-1]
关于python - 查找数组条目之间的平均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47176964/