取字典中多个多维数组的平均值答案

【问题标题】：Take Mean of Multiple Multidimensional array in a dictionary取字典中多个多维数组的平均值
【发布时间】：2019-01-14 01:41:34
【问题描述】：

我有一个包含 50（天）多维网格（纬度/经度）降水数据数组的字典。每个数组的大小为 (88, 40)。如何计算所有 50 个数组的平均值，并获得与 (88, 40) 相同维度的结果？即需要在所有 50 天的同一纬度/经度点取平均值。

如果我在以下代码中使用带有键的字典名称，它可以工作几天：

np.nanmean((arraysDict['ppt_subset0'], arraysDict['ppt_subset1']), axis =0)

这些是我的字典数组Dict 的键 ['ppt_subset0', 'ppt_subset1', ... 'ppt_subset49']

但我不知道怎么做这 50 天，除了在我所有字典的代码中输入“arraysDict['ppt_subset0']”50 次。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以将其转换为一个巨大的 3 维 numpy 数组，然后计算平均值：

arr = np.array(list(arraysDict.values()))
mean = arr.mean(axes=0)

请注意，arr 不一定按顺序包含子数组（或天数）。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用.values() 获取字典的所有值：

np.nanmean(list(arraysDict.values()), axis=0)

【讨论】：