3D Numpy阵列的模式/中位数/平均值

Question

我有一个3D numpy数组，我的目标是获得其平均/模式/中位数。

它的形状为[500,300,3]

我想得到：

[430,232,22]作为模式

有办法做到这一点吗？标准np.mean（阵列）给了我一个很大的数组。

我不知道这是否真的是对的？

weather_image.mean(axis=0).mean(axis=0)

它给了我一个1D NP阵列，长度为3

Answer 1

您想沿着前两个轴获得平均/中位/模式。这应该有效：

data = np.random.randint(1000, size=(500, 300, 3))
>>> np.mean(data, axis=(0, 1)) # in nunpy >= 1.7
array([ 499.06044   ,  499.01136   ,  498.60614667])
>>> np.mean(np.mean(data, axis=0), axis=0) # in numpy < 1.7
array([ 499.06044   ,  499.01136   ,  498.60614667])
>>> np.median(data.reshape(-1, 3), axis=0)
array([ 499.,  499.,  498.]) # mode
>>> np.argmax([np.bincount(x) for x in data.reshape(-1, 3).T], axis=1)
array([240, 519, 842], dtype=int64)

请注意，np.median需要一个扁平的数组，因此重塑。而Bincount仅处理1D输入，因此列表理解，再加上一个小的转换魔法。