ortalama numpy dizisi ancak şekli koru

Question

Öğeleri 3 boyutlu olan bir Numpy 3 eksen dizilim var. Onları ortalamalamak ve dizinin aynı şeklini vermek isterim. Normal ortalama fonksiyonu 3 boyut kaldırır ve (beklendiği gibi) ortalama ile değiştirin:

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]] 

Sonuç gerekli:

# 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]]] 

Eğer zarif yapabilir veya sadece yinelemek zorunda yapabilir Python'daki dizi üzerinde (güçlü bir Numpy işlevine kıyasla çok daha yavaş olacak).

np.mean işlevi için Dtype bağımsız değişkeni belki de 1D dizisine ayarlayabilir misiniz?

Teşekkürler.

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, DİKKAT Henüz numpyology benim ustaları yok, ama sadece uğraşırken, ben ile geldi:

>>> 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

Eğer yayın kullanmayı düşündünüz mü? Here, kavram konusunda yeniyseniz yayın hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

İşte

>>> 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

: İşte

broadcast_arrays kullanarak bir örnek, bunu yazmak için isterseniz bir kopyasını almalısınız, salt okunur olarak broadcast_arrays burada üretilen b tedavi edilmesi gerektiğini akılda tutmak yapma kopyalarını kaçınan bir yöntem:

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

Yoksa üzerine yazmak istemiyorsanız a:

Answer 5

Bukeyfi bir eksen içindir:

array ve axis ortalama

söz konusu görmek istiyorum ne

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