在一个大的numpy数组中平均每几行答案

【问题标题】：Average every several rows in a big numpy array在一个大的numpy数组中平均每几行
【发布时间】：2020-02-07 01:16:56
【问题描述】：

假设我有一个形状为(100000000, 4) 的数组。我想每 25 行计算一次mean(axis=0)，以获得一个形状为(4000000, 4) 的新数组。

为了更清楚，下面是一个简单的例子：显示了一个 4 x 4 数组 H。我想每 2 行计算一次mean(axis=0)，以获得一个形状为(2, 4) 的新数组J。

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

J = [[1.5, 1.5, 1.5, 1.5],
     [3.5, 3.5, 3.5, 3.5]]

我想知道是否有一种不使用 for 循环的有效方法。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

假设第一个维度（完全）可以被m 整除。然后你可以这样做：

J = H.reshape((H.shape[0] // m, m, H.shape[1])).mean(axis=1)

或者，更简单，让numpy 算出第一个维度的大小：

J = H.reshape((-1, m, H.shape[1])).mean(axis=1)

对于您的具体示例m=2：

In [3]: m = 2
   ...: J = H.reshape((H.shape[0]//m, m, H.shape[1])).mean(axis=1)
   ...: print(J)
[[1.5 1.5 1.5 1.5]
 [3.5 3.5 3.5 3.5]]

【讨论】：