Question

由于两个光栅（raster1和raster2）相互重叠，我想通过计算每个重叠像素的平均值来制作新的光栅;即，生成的新栅格计算如下：

new = [[mean(1,3), mean(1,3), mean(1,3), mean(1,3), mean(1,3)],[mean(2,4),mean(2,4),mean(2,4),mean(2,4),mean(2,4)]]


import numpy as np    
raster1 = np.array([[1,1,1,1,1],[2,2,2,2,2]])
raster2 = np.array([[3,3,3,3,3],[4,4,4,4,4]])

new = np.mean(raster1,raster2,axis=1)
print (new.tolist())

有什么问题？

Answer 1

也许我误解了你，但你想要吗？

raster = (raster1 + raster2) / 2

实际上在这种情况下你甚至不需要np.mean，只需使用矩阵运算。

np.mean用于处理特定轴上单个矩阵的计算均值，因此情况不同。

Answer 2

应该是

new = np.mean([raster1,raster2],axis=1)

带括号的

其实我猜它应该是它应该是

new = np.mean([raster1,raster2],axis=0)

np.mean的第一个参数应该是整个数组，参见例如http://wiki.scipy.org/Numpy_Example_List_With_Doc#mean

使用numpy计算栅格的逐像素平均值

2 个答案: