三维 numpy 数组切片的谐波平均值

Question

给定一个三维数组，我想计算二维切片上的算术平均值和调和平均值。

这可以使用 numpy 的算术平均值轻松完成：

    {'AAPL': {
      # ...
      'enterpriseValue': 2324367933440,
      # ...
      },
     'MSFT': {
      # ...
      'enterpriseValue': 1639952154624,
      # ...
      }
    }

为了调和平均，我必须自己对三维数组进行切片。 我可以沿着第一个（第 0 个）轴这样做，例如：

import numpy as np
a = np.arange(5*3*3).reshape(5,3,3)
np.mean(a,axis=(1,2))

我如何重塑/切片我的三维数组以计算垂直于其他轴的平均值（即，轴 0 和 2 或轴 0 和 1 的平均值）？

为了澄清，相应的算术平均值简单地由下式给出：

from scipy import stats
b = a.reshape(np.shape(a)[0], -1)
stats.hmean(b,axis=1)

Answer 1

您可以坚持使用 numpy 并调整您的代码来计算调和平均值，如下所示-

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