如何在 2D 上获得 3D 数组的平均值？

【问题标题】：How to get the mean of a 3D array over 2D?如何在 2D 上获得 3D 数组的平均值？
【发布时间】：2020-06-09 06:36:09
【问题描述】：

我有一个形状如下的数组 (7352, 128, 6)

如何在 Python 中使用 NumPy 获得第 1 维和第 2 维的“均值”？

我想要获得的“手段”的结果形状是 (1, 6)。

【问题讨论】：

np.mean 有一个 axis 参数，正是为此

标签： python numpy

【解决方案1】：

你可以这样做：

np.mean(x, axis=(0, 1))

不过，你得到的形状是 (6,)。

【讨论】：

谢谢，这是我一直在寻找的解决方案，是的，对不起，您对形状的看法是正确的！

【解决方案2】：

numpy.mean() 带有轴参数是正确的解决方案。

import numpy as np

x = np.random.rand(7352, 128, 6)
x_mean = np.mean(x, axis=(0, 1))

print(x_mean.shape)  # -> (6,)

【讨论】：

【解决方案3】：

可以使用mean函数的轴参数：

img = np.random.rand(7352,128,6)
y_mean = img.mean(axis=0) # mean over y (row)
x_mean = img.mean(axis=1) # mean over x (column)
z_mean = img.mean(axis=(0,1)) # the mean you want (shape is (6,))

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【讨论】：