重塑numpy的阵列

Question

我想重塑以下numpy的阵列中的IPython：

array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]]) # Array A 

到：

array([[1, 5, 9],[2, 6, 10],[3, 7, 11],[4, 8, 12]]) # Array B 

的主要任务是，以计算阵列A的第一元件的平均（意思是1,5,9的平均值），然后是第二个元素等。

我认为最简单的方法是重塑数组，然后计算它的平均值。

有没有办法做到这一点，而不通过for循环循环数组？

Answer 1

要做这种计算，你应该使用numpy。

假设一个是你的起始数组：

a.transpose() 

会做的伎俩

Answer 2

使用上mean的axis关键词;无需reshape：

>>> A = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]]) 
>>> A.mean(axis=0) 
array([ 5., 6., 7., 8.]) 

如果你想在阵列B出来，那么你需要转阵，不重塑它：

>>> A.T 
array([[ 1, 5, 9], 
     [ 2, 6, 10], 
     [ 3, 7, 11], 
     [ 4, 8, 12]]) 

但随后你需要给axis=1到mean。