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

Question

我正在尝试对二维 numpy 数组进行平均。因此，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.mean和np.average，但结果与空数组相同。 ws1、ws1_I8、ws1_I10 中的每一个都具有 (18, 75) 的形状，我想结果数组的形状为 (18, 75)。

任何想法或帮助将不胜感激。

Answer 1

如果 ws1、ws1_I8 和 ws1_I10 的形状均为 (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 3 维数组。要使 np.mean 仅沿第一个轴求平均值，请使用参数 axis=0:

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

或者，您可以简单地写:

WSAV = (ws1 + ws1_I8 + ws1_I10) / 3.0