对掩模阵列的子阵列进行有效平均

Question

  

可能重复：
  Grouping 2D numpy array in average

我需要通过对原始数组的8x8个元素的块进行平均来“下采样”2d形状阵列（2880,5760）以形成（360,720）。使用NumPy这是一种有效的方法吗？

修改 我只是意识到我需要在masked_arrays上执行此操作，因此链式mean（）不会这样做。

Answer 1

首先引入两个额外的轴，然后沿这些轴采取方法。如果X是您的数据：

X.reshape(360, 8, 720, 8).mean(axis=3).mean(axis=1)

Answer 2

以下是适用于蒙版数组的方法

import numpy as np, numpy.random
nx = 100
ny = 101
bx = 3
by = 4
arr = np.random.uniform(size = (nx * bx, ny * by))
arr = np.ma.masked_array(arr,arr<.1)
rebinarr = np.swapaxes(arr.reshape(nx, bx, ny, by), 1, 2).reshape(nx, ny, bx * by).mean(axis=2)
print rebinarr.shape
>> (100,101)