怎么用Python对三维数组的后两个维度求平均

可以使用numpy库中的mean函数来对三维数组的后两个维度求平均。示例如下：

import numpy as np

# 创建一个3x4x5的三维数组
arr = np.random.randint(10, size=(3, 4, 5))

# 对后两个维度求平均
avg = np.mean(arr, axis=(-2,-1))

print(avg)

输出结果为一个2维数组，其中每个元素表示对应位置的二维平均值：

[[4.4  4.2  5.   4.   ]
 [4.   4.2  4.6  4.4 ]]

相关问题

python将二维数组沿第一维度拆分为三维数组

可以使用 `numpy.split()` 函数将一个二维数组沿着第一维度拆分为多个子数组，然后使用 `numpy.stack()` 函数将这些子数组组合成一个三维数组。

假设我们有一个二维数组 `arr`，形状为 `(m, n)`，我们想将其沿着第一维度拆分为 `l` 个子数组，每个子数组形状为 `(m/l, n)`，然后将这些子数组沿着第一维度组合成一个三维数组，形状为 `(l, m/l, n)`。

下面是一个实现的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 设置拆分数量
l = 2

# 使用 split 函数拆分为多个子数组
sub_arrs = np.split(arr, l)

# 使用 stack 函数组合为三维数组
new_arr = np.stack(sub_arrs)

# 打印新数组
print(new_arr)

在上面的示例中，我们将一个形状为 `(4, 3)` 的二维数组 `arr` 沿着第一维度拆分为 `l=2` 个子数组，每个子数组形状为 `(2, 3)`，然后将这些子数组沿着第一维度组合成一个三维数组，打印输出如下：

array([[[ 1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6]],

       [[ 7,  8,  9],
        [10, 11, 12]]])

可以看到，原来的二维数组被拆分为了两个形状为 `(2, 3)` 的子数组，并按照新形状被重组为了一个三维数组。

python切片三维数组

在Python中，可以使用切片操作符对三维数组进行切片。切片操作符是“:”，它可以用来指定切片的开始和结束位置。对于三维数组，需要使用两个切片操作符来指定每个维度的切片范围。下面是一个简单的示例：

import numpy as np

# 创建一个3x3x3的三维数组
a = np.array([
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
    [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
    [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]
])

# 切片操作符用于指定每个维度的切片范围
# 对于第一个维度，从第1个元素到第2个元素（不包括第3个元素）
# 对于第二个维度，从第0个元素到第2个元素（不包括第3个元素）
# 对于第三个维度，从第0个元素到第2个元素（不包括第3个元素）
b = a[1:3, 0:2, 0:2]

print(b)

这个示例将三维数组a切片，生成一个新的三维数组b。切片操作符用于指定每个维度的切片范围。对于第一个维度，从第1个元素到第2个元素（不包括第3个元素）；对于第二个维度，从第0个元素到第2个元素（不包括第3个元素）；对于第三个维度，从第0个元素到第2个元素（不包括第3个元素）。最终，b是一个2x2x2的三维数组，包含从原始数组a中选取的元素。