Question

我的堆栈是这样的

array([[[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]],

       [[2, 2, 2],
        [2, 2, 2],
        [2, 2, 2]]])

我想要这个结果：

array([[ 1.5,  2. ,  2.5],
       [ 3. ,  3.5,  4. ],
       [ 4.5,  5. ,  5.5]])

我更新了我的问题，我认为现在更清楚了。

Answer 1

嗯，首先，你没有一堆2D数组，你有三个独立的变量。

幸运的是，NumPy中的大多数函数都采用array_like参数。而元组(a, b, c)是＆＃34;类似数组＆＃34;足够 - 它将被转换为您应该拥有的3D阵列。

无论如何，采用均值的显而易见的函数是np.mean。正如文档所说：

默认情况下，平均值取自平顶数组，否则超过指定轴。

所以只需指定你想要的轴 - 新创建的轴0。

np.mean((a,b,c), axis=0)

在您更新的问题中，您现在拥有一个2x3x3阵列a，而不是三个2x2阵列，a，b和c，您想要横跨第一轴的平均值（尺寸为2的轴）。这是一回事，但稍微容易一些：

np.mean(a, axis=0)

当然，4,7和3的平均值是4.666666666666667，而不是4.在您更新的问题中，这似乎是您想要的;在你原来的问题中...我不确定你是想要截断还是舍入，或者你是否想要中位数或其他东西而不是平均值或其他任何东西，但这些都很容易（添加dtype=int64在通话中，请在结果上致电.round()，致电median而不是mean等。）

Answer 2

>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> b = np.array([[1,5],[6,7]])
>>> c = np.array([[1,8],[8,3]])
>>> np.mean((a,b,c), axis=0)
array([[ 1.        ,  5.        ],
       [ 5.66666667,  4.66666667]])

根据您的输出，您似乎正在寻找中位数而不是意味着。

>>> np.median((a,b,c), axis=0)
array([[ 1.,  5.],
       [ 6.,  4.]])

如何计算一堆数组的平均值？

2 个答案: