Numpy数组计算平均数但保持形状

在本文中，我们将介绍如何使用NumPy计算数组中元素的平均数并保持数组形状不变。NumPy是Python中最常用的数值计算库之一，具有高效的数组处理能力。

阅读更多：Numpy 教程

什么是NumPy平均数？

在NumPy中，mean()函数可以用来计算数组中所有元素的平均值。例如，下面的代码演示了如何计算一个NumPy数组的平均值：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
avg = np.mean(a)
print(avg)

这将输出:

3.0

数组的形状

在NumPy中，数组的形状指的是数组中元素的维度。例如，一个二维数组的形状可以是(3, 4)，表示该数组有3行4列。当我们计算数组的平均值时，数组的形状可能会发生变化。如果我们想保持数组形状不变，可以使用keepdims=True参数。

例如，下面的代码演示了如何计算具有不同形状的两个NumPy数组的平均值，并保持数组形状不变：

import numpy as np

# 两个具有不同形状的数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([1, 2])

# 计算平均值并保持数组形状不变
avg_a = np.mean(a, keepdims=True)
avg_b = np.mean(b, keepdims=True)

# 输出平均值和其形状
print(avg_a)
print(avg_a.shape)
print(avg_b)
print(avg_b.shape)

这将输出：

[[2.5]]
(1, 1)
[1.5]
(1,)

我们可以看到，无论数组具有什么形状，计算平均值并保持形状不变都非常简单。

例子

下面的代码演示了如何使用np.mean()计算一个三维数组的平均值，并保持其形状不变：

import numpy as np

# 一个三维数组，形状为(2, 3, 4)
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]]])

# 计算平均值并保持数组形状不变
avg = np.mean(a, axis=(0,1), keepdims=True)

# 输出平均值和其形状
print(avg)
print(avg.shape)

这将输出：

[[[[10. 11. 12. 13.]
   [14. 15. 16. 17.]
   [18. 19. 20. 21.]]]]
(1, 1, 3, 4)

我们可以看到，使用keepdims=True参数可以使数组形状保持不变。

总结

本文介绍了如何使用NumPy计算数组中元素的平均值并保持数组形状不变，同时提供了一些示例说明如何处理具有不同形状的NumPy数组。NumPy在数组处理方面非常出色，并且在Python中进行数字计算时是不可缺少的工具。