Question

我来自IDL，所以我最常使用显式指示进行循环。我已经阅读了有关python如何做事不同的内容，并且您应该只能说

for thing in things:

我无法确定的是，如果我有一个4维数组，并且想要在该数组的一个维中执行操作，如何将结果保存到4维数组中并在数组中执行“ python”方式。

我在时间，高度，纬度和经度上有一个4维数组。我想使用N = 9的运行均值窗口对其进行平滑处理。

这是我正在使用的代码：

KMCM_T = g.variables['temperature'][:,:,:,:]      #K
N = 9
T_bar_run = []

for idx, lon in enumerate(KMCM_lon):
    for idy, lat in enumerate(KMCM_lat):
        for idz, lev in enumerate(KMCM_levels):
            T_bar_run[:][idz][idy][idx] = np.convolve(KMCM_T[:,idz,idy,idx], np.ones((N,))/N, mode='same')

Answer 1

在这种情况下，您可以使用scipy.ndimage.convolve1d：

from scipy.ndimage import convolve1d

T_bar_run = convolve1d(KMCM_T, np.ones(N)/N, axis=0, mode='constant')

“麻木的做事方式”是避免循环，因为在数字应用程序中，解释循环的开销通常会使其有效负载的成本相形见war。这是通过依赖矢量化函数完成的，即对数组参数的每个单元格执行特定操作的函数。

许多这样的函数沿一个或几个维度自然起作用，这就是为什么您会经常遇到axis关键字参数的原因。

如何在数组的一维上进行运算？

1 个答案: