将256x256x256 numpy阵列调整为64x64x64 numpy阵列。我试图实现4的窗口大小来平均元素

Question

我有一个稀疏的3D NumPy数组（256x256x256），我想使用移动窗口平均值将其调整为64x64x64。解决这个问题最干净的方法是什么？我应该考虑一个4x4x4的三维平均窗口来解决这个问题吗？

我从一个1D窗口开始，如下所示，但如何有效地扩展到2D或3D

def avgWindow(arr, size):
    return (arr[(n-1):] + arr[:-(n-1)])/float(size)

Answer 1

您可以使用scipy.signal.convolve计算移动平均值，并跳过中间元素：

import numpy as np
from scipy.signal import convolve

old_shape = 256
a = np.arange(old_shape**3).reshape(old_shape, old_shape, old_shape)
new_shape = 64 # should be an integer divider of old shape
ksize = old_shape // new_shape
kernel = np.ones((ksize, ksize, ksize)) / (ksize**3)
res = convolve(a, kernel, 'valid')[::ksize,::ksize,::ksize]