阵列NxM元素平均值

Question

我想平均AxB数组中的每个NxM元素，并且输出矩阵的维数​​(A/N）x（B/M）。

例如，假设我有：

a = np.arange(24).reshape((4,6))

array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 21, 22, 23]])

我想平均“a”数组的每个2x3元素，输出为：

array([[av1, av2],
       [av3, av4]])

其中：

平均值1=（0+1+2+6+7+8）/6

平均值2=（3+4+5+9+10+11）/6

平均值3=（12+13+14+18+19+20）/6

平均值4=（15+16+17+21+22+23）/6

在python中最有效的方法是什么？我想用5424x5424个元素的数组来实现这一点。

Answer 1

从版本1.7开始，np.mean接受多个轴进行平均。这使您的任务更容易，因为您可以根据需要创建任意多的额外维度，并且无需做任何额外的工作就可以处理所有这些维度

 np.mean(a.reshape(2, 2, 2, 3), axis=(1, 3))