如何计算多个阵列的numpy平均最小最大值

Question

我有12个相同索引的一维numpy数组（365），我想计算最小值，最大值和平均值。

所以，最后，我想要索引= 365的最小，最大和平均数组。

问题在于numpy.mean()或numpy.minimum()我不能使用超过2个数组... 有人能说出我应该做些什么吗？

修改

我所拥有的是以下内容：

A1=array([x1,x2,x3,...,x365]
A2=array([y1,y2,y3,...,y365] 
...
A12=array([z1,z2,z3,...,z365]

我想计算min，max和平均数组，所以我会：

A_minimum=array([m1,m2,m3,...,m365], 

其中m1=min(x1,y1,...,z1)，m2=min(x2,y2,...,z2)等......

我希望现在更清楚了！感谢您的回复。

Answer 1

如果我理解正确，你想计算12个阵列中所有数据的平均值，最小值和最大值？

你如何使用numpy连接运算符（np.r_）将它们粘在一起，然后执行均值/最小/最大值操作：

all = np.r_[a1,a2,a3,a4 .... ,a12]
print all.mean()
print all.max()
print all.min()

Answer 2

stacked_arrays = numpy.hstack((A1, A2, A3, ..., A12))

numpy.mean(stacked_arrays, axis=1)