计算一个矩阵的指数的平均值，这个平均值是从最近的矩阵得到的

Question

我需要计算一个矩阵的平均指数，用它的密室数。这里有一个例子

A=[
 [ 8.16666667  8.16666667  8.16666667  8.16666667  8.16666667  8.16666667]
 [ 8.16666667 10.          8.16666667  8.16666667  8.16666667  8.16666667]
 [ 8.16666667  8.          9.          8.          8.16666667  8.16666667]
 [ 8.16666667  8.16666667  9.          5.          8.16666667  8.16666667]
 [ 8.16666667  8.16666667  8.16666667  8.16666667  8.16666667  8.16666667]
 [ 8.16666667  8.16666667  8.16666667  8.16666667  8.16666667  8.16666667]]

假设我们有这个矩阵，下一次迭代我需要用它的平均值刷新这个值。但是平均值需要用壁橱里的来计算。如果我取A[0][0]，它的平均值必须是，result =A[0][1]+A[1][0]/2，直到这里，没有问题

但是现在让我们计算A[3][3]位置的值。结果必须是result = A[3][4]+A[3][2]+A[2][3]+A[4][3]/4，所以，它是不同的

我的问题是要设计一个算法来自动完成这项工作，不仅如此，而且要用一种简单的方法来完成，因为我知道我可以在每个位置一步一步地完成，但这需要太多的代码行。我正在使用python进行计算

这是我的第一个想法。 see the image

将其划分为多个部分，并将算法应用于每个条件

但我认为这是可以改进的

Answer 1

如果您正在寻找一个必须自己编写的函数，您可以查看AveragePooling2D示例。你可以看到一个例子here。此外，还有一些指南可以用numpy实现AveragePooling2D。比如这个SOanswer

但是如果你能使用库，你可以检查Keras