mảng numpy trung bình nhưng giữ nguyên hình dạng

Question

Tôi có mảng 3 trục có 3 phần tử có các phần tử là 3 chiều. Tôi muốn trung bình chúng và trả về cùng một hình dạng của mảng. Chức năng trung bình bình thường loại bỏ 3 kích thước và thay thế nó với mức trung bình (như dự kiến):

a = np.array([[[0.1, 0.2, 0.3], [0.2, 0.3, 0.4]], 
       [[0.4, 0.4, 0.4], [0.7, 0.6, 0.8]]], np.float32) 

b = np.average(a, axis=2) 
# b = [[0.2, 0.3], 
#  [0.4, 0.7]] 

quả cần:

# b = [[[0.2, 0.2, 0.2], [0.3, 0.3, 0.3]], 
#  [[0.4, 0.4, 0.4], [0.7, 0.7, 0.7]]] 

Bạn có thể làm điều này tao nhã hay tôi chỉ phải lặp qua mảng trong Python (sẽ chậm hơn rất nhiều so với hàm Numpy mạnh).

Bạn có thể đặt đối số Dtype, cho hàm np.mean, thành một mảng 1D không?

Cảm ơn.

Answer 1

>>> import numpy as np 
>>> a = np.array([[[0.1, 0.2, 0.3], [0.2, 0.3, 0.4]], 
...    [[0.4, 0.4, 0.4], [0.7, 0.6, 0.8]]], np.float32) 
>>> b = np.average(a, axis=2) 
>>> b 
array([[ 0.2  , 0.29999998], 
     [ 0.40000001, 0.69999999]], dtype=float32) 
>>> c = np.dstack((b, b, b)) 
>>> c 
array([[[ 0.2  , 0.2  , 0.2  ], 
     [ 0.29999998, 0.29999998, 0.29999998]], 

     [[ 0.40000001, 0.40000001, 0.40000001], 
     [ 0.69999999, 0.69999999, 0.69999999]]], dtype=float32) 

Answer 2

Ok, THẬN TRỌNG Tôi không có bậc thầy của tôi trong numpyology nêu ra, nhưng chỉ chơi xung quanh, tôi đã đưa ra:

>>> np.average(a,axis=-1).repeat(a.shape[-1]).reshape(a.shape) 
array([[[ 0.2  , 0.2  , 0.2  ], 
     [ 0.29999998, 0.29999998, 0.29999998]], 

     [[ 0.40000001, 0.40000001, 0.40000001], 
     [ 0.69999999, 0.69999999, 0.69999999]]], dtype=float32) 

Answer 3

bạn đã xem xét sử dụng phát sóng? Here là thông tin thêm về phát sóng nếu bạn chưa quen với khái niệm này.

Dưới đây là một ví dụ sử dụng broadcast_arrays, hãy ghi nhớ rằng b sản xuất ở đây bởi broadcast_arrays phải được coi là chỉ đọc, bạn nên tạo một bản sao nếu bạn muốn viết thư cho nó:

>>> b = np.average(a, axis=2)[:, :, np.newaxis] 
>>> b, _ = np.broadcast_arrays(b, a) 
>>> b 
array([[[ 0.2  , 0.2  , 0.2  ], 
     [ 0.29999998, 0.29999998, 0.29999998]], 

     [[ 0.40000001, 0.40000001, 0.40000001], 
     [ 0.69999999, 0.69999999, 0.69999999]]], dtype=float32) 

Answer 4

Đây là một phương pháp mà tránh làm bản:

a = a.T 
a[:] = a.mean(axis=0) 
a = a.T 

Hoặc nếu bạn không muốn ghi đè lên a:

b = np.empty_like(a) 
b = b.T 
b[:] = a.mean(axis=-1).T 
b = b.T 

Answer 5

này là dành cho một trục tùy ý:

array là mảng ndimentional và axis là trục trung bình

np.repeat(np.expand_dims(np.mean(array, axis), axis), array.shape[axis], axis)