我有一个包含数组的列表,类似于以下内容:
A = [
[
array([[ 1., 4.3, 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
],
[
array([[ 5., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])
]
]
我手头有两个4x4的矩阵。现在的目标是取这两个矩阵的平均值,我已经用以下代码实现了:
np.mean([A[0][0],A[1][0]],axis=0)
我还有另一个矩阵B,它由三个4x4的矩阵组成,平均值可能是这样的:
np.mean([B[0][0],B[1][0]],B[2][0],axis=0)
我希望能够将这个通用化,以便我不必每次都重新编写 np.mean 部分。因此,我可能会使用 A 的长度(2)或 B 的长度(3)来构建它,但我不确定如何获得类似的东西。
np.mean(C[0][0],C[1][0],[...][0],[n-1][0],axis=0)
其中n为C的长度。
我该如何实现这个?谢谢!
np.mean(a,axis=0)[0]
,其中a
是输入,即A或B或其他任何该格式的内容。 - Divakar