将矩阵中的元素与另一个矩阵中的相应元素平均（在python中）答案

【问题标题】：averaging elements in a matrix with the corresponding elements in another matrix (in python)将矩阵中的元素与另一个矩阵中的相应元素平均（在python中）
【发布时间】：2012-03-25 07:04:05
【问题描述】：

我有以下矩阵：

平方米：

我想将两者平均得到：

1.5  2.5  3.5

4.5  5.5  6.5

7.5  8.5  9.5

最好的方法是什么？

谢谢

【问题讨论】：

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标签： python matplotlib

【解决方案1】：

List comprehensions 和 zip 函数是你的朋友：

>>> from __future__ import division
>>> m1 = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
>>> m2 = [[2,3,4], [5,6,7], [8,9,10]]
>>> [[(x+y)/2 for x,y in zip(r1, r2)] for r1, r2 in zip(m1, m2)]
[[1.5, 2.5, 3.5], [4.5, 5.5, 6.5], [7.5, 8.5, 9.5]]

当然，numpy 包使此类计算变得非常简单：

>>> from numpy import array
>>> m1 = array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
>>> m2 = array([[2,3,4], [5,6,7], [8,9,10]])
>>> (m1 + m2) / 2
array([[ 1.5,  2.5,  3.5],
       [ 4.5,  5.5,  6.5],
       [ 7.5,  8.5,  9.5]])

【讨论】：

啊，好吧...是的，我知道它是多么的微不足道。感谢您的洞察力。

【解决方案2】：

显而易见的答案是：

m1 = np.arange(1,10,dtype=np.double).reshape((3,3))
m2 = 1. + m1
m_average = 0.5 * (m1 + m2)
print m_average

array([[ 1.5,  2.5,  3.5],
       [ 4.5,  5.5,  6.5],
       [ 7.5,  8.5,  9.5]])

也许一种更优雅的方式（虽然可能会慢一点）是在两个数组的堆叠版本上使用numpy.mean 函数：

m_average = np.dstack([m1,m2]).mean(axis=2)
print m_average

array([[ 1.5,  2.5,  3.5],
       [ 4.5,  5.5,  6.5],
       [ 7.5,  8.5,  9.5]])

【讨论】：