怎么用Python对三维数组的后两个维度求平均
时间: 2024-02-26 20:57:11 浏览: 21
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:
```python
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:
```python
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三维数组,第一个维度表示图像序号,如何对图像进行旋转
对于一个三维数组,我们可以将其视为一组二维数组。因此,对于每个二维数组,我们可以使用上面提到的方法来进行旋转。具体来说,我们可以按照以下步骤对图像进行旋转:
1. 对每个二维数组(即每个图像)进行旋转,可以使用上面提到的 `rotate` 函数。
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以下是一个简单的示例代码:
```python
def rotate_image(images, angle):
# 对每个图像进行旋转
for i in range(images.shape[0]):
images[i] = rotate(images[i], angle)
# 返回旋转后的图像数组
return images
```
这里假设输入的 `images` 是一个三维数组,第一个维度表示图像序号,后面两个维度表示图像的高和宽。`angle` 表示旋转角度。在函数中,我们对每个图像都调用 `rotate` 函数进行旋转,然后将所有旋转后的图像重新组成一个三维数组并返回。