Python - 每个特定时间numpy多维数组的平均值

我有一个多维数组“test [：，：，：]”，我想在test.shape [0]维上获得平均值，每4“框架“我想保持我的阵列相同的尺寸，并用平均值替换4个值。Python - 每个特定时间numpy多维数组的平均值

作为例子：

test=np.array([[[ 2., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.]], 

     [[ 3., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.]], 

     [[ 3., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.]], 

     [[ 5., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.]], 

     [[ 2., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.]], 

     [[ 3., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.]], 

     [[ 3., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.]], 

     [[ 5., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.]], 

     [[ 2., 1., 1.], 
     [ 1., 1., 1.]]])   


for i in range(test.shape[0]-1,4): 
    test_mean = (test[i,:,:]+test[i+1,:,:]+test[i+2,:,:]+test[i+3,:,:])/4.

但是，我不保持相同的尺寸...什么是做到这一点的最好方法是什么？

来源

2014-07-21 user3601754

“我不保留同一维度”的含义并不十分清楚。因此，对于（9,2,3）数组'test'，是否需要一个（9,2,3）数组作为结果，（2，2，3）数组还是其他？如果你可以明确地为'test_mean'添加正确的结果作为参考，我们可以帮助你。 – Stefan

在发布问题后保持在线状态也是一个好主意。否则潜在的回答者可能会继续前进，如果他们不能让你对澄清请求发表评论。 – Stefan

正如我所说，我想保留（9，2，3）阵列！谢谢;）（我必须去）。 – user3601754

您每次都覆盖test_mean。良好的开端是：

test_mean = np.zeros_like(test) 
for i in xrange(test.shape[0]-4): 
    test_mean[i] = test[i:i+4].mean(axis=0)

这里是scipy更有效的实现：

from scipy.ndimage import uniform_filter1d 
test_mean2 = uniform_filter1d(test, 4, axis=0)

检查文档来了解结果如何存储和你有什么方案治疗边界值。

来源

2014-07-21 11:03:50 Stefan

Python - 每个特定时间numpy多维数组的平均值

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