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python - 计算二维数组中跨维度的平均值

coder 2023-05-20 原文

我有一个数组 a 像这样:

a = [[40, 10], [50, 11]]

我需要分别计算每个维度的平均值，结果应该是这样的:

[45, 10.5]

45 是 a[*][0] 的平均值，10.5 是 a[*][1 的平均值].

不使用循环解决这个问题的最优雅的方法是什么？

最佳答案

a.mean() 采用 axis 参数:

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.array([[40, 10], [50, 11]])

In [3]: a.mean(axis=1)     # to take the mean of each row
Out[3]: array([ 25. ,  30.5])

In [4]: a.mean(axis=0)     # to take the mean of each col
Out[4]: array([ 45. ,  10.5])

或者，作为一个独立的函数:

In [5]: np.mean(a, axis=1)
Out[5]: array([ 25. ,  30.5])

您的切片不起作用的原因是因为这是切片的语法:

In [6]: a[:,0].mean() # first column
Out[6]: 45.0

In [7]: a[:,1].mean() # second column
Out[7]: 10.5

关于python - 计算二维数组中跨维度的平均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15819980/

python计算codesectionmeanarraysmultidimensional-arraynumpy

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