两个Numpy数组中的平均值

Question

给两个星期

old_set = [[0, 1], [4, 5]]
new_set = [[2, 7], [0, 1]]

我希望得到两个数组之间各自值的平均值，这样数据最终会类似于：

end_data = [[1, 4], [2, 3]]

基本上它会应用一些

for i in len(old_set):
    end_data[i] = (old_set[i]+new_set[i])/2

但我不确定该用什么语法。。谢谢你的帮助！

Answer 1

可以创建包含要平均的二维数组的三维数组，然后使用np.mean或np.average沿axis=0平均（后者允许加权平均）：

np.mean( np.array([ old_set, new_set ]), axis=0 )

此平均方案可应用于任何(n)维数组，因为创建的(n+1)维数组将始终包含沿其axis=0平均的原始数组。

Answer 2

>>> import numpy as np
>>> old_set = [[0, 1], [4, 5]]
>>> new_set = [[2, 7], [0, 1]]
>>> (np.array(old_set) + np.array(new_set)) / 2.0
array([[1., 4.],
       [2., 3.]])

Answer 3

使用numpy.average

也可以使用相同的语法^{}：

import numpy as np
a = np.array([np.arange(0,9).reshape(3,3),np.arange(9,18).reshape(3,3)])
averaged_array = np.average(a,axis=0)

numpy.average与^{}相比的优点是还可以将weights参数用作相同形状的数组：

weighta = np.empty((3,3))    
weightb = np.empty((3,3))       
weights = np.array([weighta.fill(0.5),weightb.fill(0.8) ])
np.average(a,axis=0,weights=weights)

如果使用屏蔽数组，请考虑也使用^{}，因为^{} don't deal with them。