在发布此内容之前，我已经搜索了(4 天)。如果它太初级并且浪费您的时间，我提前表示歉意。我已经使用 pyplot 和 matplotlib 通过使用他们的教程示例成功生成了一些基本图，但对我需要完成的任务没有任何作用。
本质上:
- 我有一个存在于单个文件中的数字列表。
- 每行包含一个数字，对应于完成所需的毫秒数 某项重复的任务。
- 此文件中有超过一百万个条目，并且可能会超出这个范围。
20 的示例:
173
1685
1152
253
1623
390
84
40
319
86
54
991
1012
721
3074
4227
4927
181
4856
1415
最终我需要做的是计算一系列单独的总数(均匀分布在条目的绝对总数上)——然后使用任何 python 绘图库绘制这些平均值。为了便于使用，我考虑过使用 pyplot。
- X 轴将对应于已完成的任务总数，而 Y 轴将表示完成任务所需的毫秒数(在本例中为每 5 个任务完成所需的平均时间)。
即:
Entries 1-5 = (plottedTotalA)
Entries 6-10 = (plottedTotalB)
Entries 11-15 = (plottedTotalC)
Entries 16-20 = (plottedTotalD)
据我所知，我不需要无限期地存储变量的值，只需在处理它们时(按顺序)将它们传递给绘图仪。我尝试使用以下示例对上述 20 个列表中的 5 个条目进行求和(有效)，但我不知道如何一次动态传递 5 个条目直到完成，同时保留计算出的平均值最终将传递给 pyplot。
例如:
Python 2.7.3 (default, Jul 24 2012, 10:05:38)
[GCC 4.7.0 20120507 (Red Hat 4.7.0-5)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> plottedTotalA = ['173', '1685', '1152', '253', '1623']
>>> sum(float(t) for t in plottedTotalA)
4886.0
最佳答案
假设您的 n 个值位于名为 x 的列表中。然后将 x reshape 为具有 5 列的数组 A，并计算每行的平均值。然后您可以简单地绘制结果向量。
x = np.array(x)
n = x.size
A = x[:(n // 5) * 5].reshape(5, -1)
y = A.mean(axis = 0)
plot(y)
编辑:根据 tacaswell 的评论更改了我的代码
但是，如果您实际上有超过一百万个条目，则可能会遇到内存问题。您还可以使用名称 x 代替 A 和 y。这样您就可以覆盖初始数据并节省一些内存。
希望这有帮助
关于python - 计算并绘制 (Y) 总计列表中每 (X) 项的平均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14817034/