2024年1月7日发(作者：)

numpy三维数组的平均值

在numpy中，三维数组是一个由三个维度构成的数组，可以在 numpy 库中使用多种方式来计算三维数组的平均值。

首先，我们需要导入 numpy 库：

python

import numpy as np

接下来，我们将创建一个三维数组。我们可以使用 numpy 的 `random`

模块来生成一个随机的三维数组，以便更好地说明平均值的计算方法：

python

arr_3d = (3, 4, 5)

这将创建一个形状为 (3, 4, 5) 的三维数组，其中每个元素都是0到1之间的随机数。

要计算三维数组的平均值，我们可以使用 `mean` 函数。这个函数可以以不同的方式进行计算，取决于我们指定的轴参数。

指定轴参数是非常重要的，因为它决定了我们计算平均值的方式。这里的轴参数是整数或整数元组，范围从 0 到 (arr_ - 1)。要计算三维数组的平均值，我建议你先检查数组的形状，并确定哪个轴代表哪个维度。

在我们的例子中，形状为 (3, 4, 5) 的三维数组有三个轴：轴0、轴1和轴2。下面是这个数组的形状示意图：

轴0 轴1 轴2

[[[ 0, 1, 2, 3, 4], # 维度0

[ 5, 6, 7, 8, 9], # 维度1

[10, 11, 12, 13, 14], # 维度2

[15, 16, 17, 18, 19]], # 维度3

[[20, 21, 22, 23, 24],

[25, 26, 27, 28, 29],

[30, 31, 32, 33, 34],

[35, 36, 37, 38, 39]],

[[40, 41, 42, 43, 44],

[45, 46, 47, 48, 49],

[50, 51, 52, 53, 54],

[55, 56, 57, 58, 59]]]

现在让我们看看如何以不同的方式计算三维数组的平均值。

如果我们不指定轴参数，那么 `mean` 函数将会计算整个数组的平均值。在我们的例子中，这将返回整个三维数组的平均值：

python

mean_value = (arr_3d)

print(mean_value)

输出：

29.5

这是因为整个数组中元素的总和是1770，而数组的大小是3 * 4 * 5 = 60，所以平均值为1770/60 = 29.5。

然而，有时我们可能想要计算每个维度的平均值。在这种情况下，我们可以将轴参数设置为一个元组，以指定我们要计算平均值的维度。

要计算轴0的平均值，我们可以执行以下操作：

python

mean_axis_0 = (arr_3d, axis=0)

print(mean_axis_0)

输出：

[[20. 21. 22. 23.

24. ]

[25. 26. 27. 28.

29. ]

[30. 31. 32. 33.

34. ]

[35. 36. 37. 38.

39. ]]

在这种情况下，我们将沿着第一个维度的轴计算平均值。这将返回一个形状为 (4, 5) 的二维数组，其中每个元素是轴0上对应位置的平均值。

同样，要计算轴1的平均值，我们可以执行以下操作：

python

mean_axis_1 = (arr_3d, axis=1)

print(mean_axis_1)

输出：

[[ 7.5 8.5 9.5 10.5 11.5]

[27.5 28.5 29.5 30.5 31.5]

[47.5 48.5 49.5 50.5 51.5]]

在这种情况下，我们将沿着第二个维度的轴计算平均值。这将返回一个形状为 (3, 5) 的二维数组，其中每个元素是轴1上对应位置的平均值。

最后，要计算轴2的平均值，我们可以执行以下操作：

python

mean_axis_2 = (arr_3d, axis=2)

print(mean_axis_2)

输出：

[[ 2. 7. 12. 17.]

[22. 27. 32. 37.]

[42. 47. 52. 57.]]

在这种情况下，我们将沿着第三个维度的轴计算平均值。这将返回一个形状为 (3, 4) 的二维数组，其中每个元素是轴2上对应位置的平均值。

在本文中，我们学习了如何使用 numpy 来计算三维数组的平均值。我们了解了如何在不同维度上计算平均值，并使用 `mean` 函数的轴参数来指

定计算平均值的方式。无论是对整个数组还是对特定维度， numpy 提供了灵活的计算平均值的方法，使得我们能够轻松处理各种数据分析和科学计算任务。