如何分别计算4D阵列的平均值？

Question

我有一个阵列img与形状是64x128x512x3从三个图像64x128x512 concatenated。我想分别计算每个图像的均值，由数组img给出。因此，我执行的代码为波纹管：

import numpy as np 
img_means = np.mean(img, (0, 1, 2))) 

它是正确的吗？我的预期成绩是img_means[0,:,:,:]是第一张图片的均值，img_means[1,:,:,:]是第二张图片的均值，第三张图片的是img_means[2,:,:,:]。

Answer 1

是的，它是正确的，但请注意，img_means只是一个由三个数字组成的数组（每一个都是相应数字的平均值）。

Answer 2

你的代码是不是在Python 3.x的工作 像这样做：首先 生成数据

import numpy as np 
img=np.arange(64*128*512*3).reshape(64,128,512,3) 

这是你想要什么：

img_means=[img[:,:,:,i].mean() for i in range(img.shape[3]) ]