在第三维和第四维计算 4d 数组的平均值答案

【问题标题】：Computing mean on 4d array at the third and forth dimension在第三维和第四维计算 4d 数组的平均值
【发布时间】：2018-04-22 17:07:42
【问题描述】：

我有以下名为 my_data 的 4D numpy 数组。

my_data=dim(8000,2350,143,20)

我想计算第三维度和第四维度的均值 (143,20)。让我们将第三维和第四维称为子二维数组

3d_4d_array=dim(143,20)

然后：

mean_3D_4d_array=np.mean(mean_3D_4d_array,axis=0)
mean_3D_4d_array.shape
(20,)

预期输出：

mean_data=dim(8000,2350,20)

我尝试了什么：

   my_data=np.mean(my_data,axis=2)
    my_data.shape
    (9360, 256, 20)

我的尝试正确吗？我不确定它在第三和第四维度上计算的平均值超过axis=0 (143,20)

感谢您的帮助

【问题讨论】：

Is my try correct ? - 是的。 l'm not sure that it computes .. - 使用小样本并自行验证。
你怎么检查？

标签： python arrays python-3.x numpy

【解决方案1】：

关于如何验证您的操作是否返回您期望它返回的小示例：

a = np.arange(50)
a = np.reshape(a, newshape=(1,1,10,5))
print(a)
[[[[ 0  1  2  3  4]
[ 5  6  7  8  9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]
[25 26 27 28 29]
[30 31 32 33 34]
[35 36 37 38 39]
[40 41 42 43 44]
[45 46 47 48 49]]]]

# Mean along axis 2
b = np.mean(a, axis=2)
print(b.shape)
print(b[0,0])
(1, 1, 5)
[22.5 23.5 24.5 25.5 26.5]

# Mean along axis 3
b = np.mean(a, axis=3)
print(b.shape)
print(b[0,0])
(1, 1, 10)
[ 2.  7. 12. 17. 22. 27. 32. 37. 42. 47.]

如果您想要沿轴 3 和 4（例如最后 2 个轴）的平均值，您可以迭代地应用平均值运算：

b = np.mean(a, axis=2)
b = np.mean(b, axis=2)
print(b.shape)
print(b[0,0])
(1, 1)
24.5

【讨论】：