Python中使用numpy和scipy对图块进行均值减法

Question

我有一个三维的numpy数组，它是一个8x8图像块的网格。

我想从每个图像块中减去它的平均值，也就是说，每个图像块都有一个独特的平均值，我想把这个平均值减去。我尝试了以下方法，但显然没有成功，因为两个数组的形状不一样。

patches=- patches.mean(axis = 2).mean(axis = 1)

我想到了使用重复函数，类似这样的：

patches=- np.repeat(np.repeat(patches.mean(axis =2).mean(axis =1).reshape((n_patches, 8, 8)), 1, 1))

但是我觉得这样做可能会导致效率低下。你有什么想法或者解决方案吗？

Answer 1

在编程中，有时候我们会遇到一些问题，像是代码运行不正常或者出现错误。这时候，我们可以去一些技术论坛，比如StackOverflow，去寻找解决方案或者向其他人请教。

在这些论坛上，很多人会分享他们的经验和解决方法。你可以看到他们提到的代码示例、错误信息和解决步骤。这些内容通常会帮助你更好地理解问题所在，并找到合适的解决办法。

记得在提问的时候，尽量把你的问题描述清楚，附上相关的代码和错误信息，这样其他人才能更好地帮助你。

import numpy as np
a = np.random.rand(10,8,8)
mean = a.mean(axis=2).mean(axis=1)
b = a - mean[:, np.newaxis, np.newaxis] # reshape the mean as (10, 1, 1)

Answer 2

我觉得你在找“广播”这个概念：

http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html