python - 使用 numpy 逐像素计算栅格的平均值

标签 python numpy scipy

由于两个栅格(raster1 和 raster2)相互重叠,我想通过计算每个重叠像素的平均值来制作新栅格;即,生成的新栅格计算如下:

new = [[mean(1,3), mean(1,3), mean(1,3), mean(1,3), mean(1,3)],[mean(2,4),mean(2,4),mean(2,4),mean(2,4),mean(2,4)]]


import numpy as np    
raster1 = np.array([[1,1,1,1,1],[2,2,2,2,2]])
raster2 = np.array([[3,3,3,3,3],[4,4,4,4,4]])

new = np.mean(raster1,raster2,axis=1)
print (new.tolist())

怎么了?

最佳答案

也许我误解了你,但你想要吗?

raster = (raster1 + raster2) / 2

实际上在这种情况下您甚至不需要np.mean,只需使用矩阵运算即可。

np.mean 用于处理单个矩阵在特定轴上的计算均值,所以这是不同的情况。

关于python - 使用 numpy 逐像素计算栅格的平均值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20516643/

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