从每个numpy子数组中获取数据聚合

是指在一个numpy数组中，将数组划分为多个子数组，并对每个子数组进行聚合操作，以获取汇总的结果。

numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数，非常适合进行数据聚合操作。

在numpy中，可以使用函数split将数组划分为多个子数组。然后，可以使用聚合函数（如sum、mean、max、min等）对每个子数组进行聚合操作，以获取所需的结果。

以下是一个示例代码，演示如何从每个numpy子数组中获取数据聚合：

import numpy as np

# 创建一个numpy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 将数组划分为多个子数组
sub_arrays = np.split(arr, 5)  # 将数组划分为5个子数组

# 对每个子数组进行聚合操作
aggregated_results = [np.sum(sub_array) for sub_array in sub_arrays]  # 对每个子数组求和

# 打印聚合结果
for i, result in enumerate(aggregated_results):
    print(f"子数组 {i+1} 的聚合结果为：{result}")

上述代码将数组arr划分为5个子数组，并对每个子数组进行求和操作，最终打印出每个子数组的聚合结果。

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