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python - 使用 numpy.mean 或 numpy.average 平均二维 numpy.array

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 10:22:14 29 4
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我正在尝试平均二维 numpy 数组。所以,我使用了 numpy.mean 但结果是空数组。

import numpy as np
ws1 = np.array(ws1)
ws1_I8 = np.array(ws1_I8)
ws1_I10 = np.array(ws1_I10)
WSAV = np.mean([ws1,ws1_I8,ws1_I10])
print WSAV

我同时使用了 np.meannp.average 但结果与空数组相同。ws1, ws1_I8, ws1_I10 的形状都是 (18, 75) 我想具有 (18, 75) 形状的结果数组。

任何想法或帮助将不胜感激。

最佳答案

如果 ws1ws1_I8ws1_I10 的形状都是 (18, 75),则 np.mean([ws1, ws1_I8, ws1_I10]) 应该返回所有数组中所有值的平均值。 (我不确定“结果与空数组相同”是什么意思。)np.mean 会将 [ws1, ws1_I8, ws1_I10] 转换为形状为 (3, 18, 75) 的三维数组。要使 np.mean 仅沿第一个轴平均,请使用参数 axis=0:

WSAV = np.mean([ws1, ws1_I8, ws1_I10], axis=0)

或者,你可以简单地写:

WSAV = (ws1 + ws1_I8 + ws1_I10) / 3.0

关于python - 使用 numpy.mean 或 numpy.average 平均二维 numpy.array,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31622102/

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