NumPy 中的多轴均值

Question

我想以 Pythonic 的方式编写下面的代码，在两个轴上应用均值。最好的方法是什么？

import numpy as np

m = np.random.rand(30, 10, 10)  
m_mean = np.zeros((30, 1))    
for j in range(30):
    m_mean[j, 0] = m[j, :, :].mean()

Answer 1

如果你有足够新的 NumPy，你可以这样做

m_mean = m.mean(axis=(1, 2))

我相信这是在 1.7 中引入的，但我不确定。该文档仅在 1.10 中进行了更新以反映这一点，但它在更早的版本中起作用。

如果你的 NumPy 太旧，你可以手动取平均值一点：

m_mean = m.sum(axis=2).sum(axis=1) / np.prod(m.shape[1:3])

这些都将产生一维结果。如果你真的想要那个额外的 length-1 轴，你可以像 m_mean = m_mean[:, np.newaxis] 那样把额外的轴放在那里。

Answer 2

您还可以使用 numpy.mean() ufunc 并将输出数组作为参数传递给 out=，如：

np.mean(m, axis=(1, 2), out=m_mean)

Mean over multiple axis in NumPy