scipy.ndimage.

平均

scipy.ndimage.mean(input, labels=None, index=None)

计算数组在标签处的值的平均值。

参数:

输入array_like

用于计算不同区域元素均值的数组。

标签类似数组, 可选

标签数组，形状与 input 相同，或可广播到与 input 相同的形状。共享相同标签的所有元素形成一个区域，在该区域内计算元素的平均值。

索引int 或 int 序列，可选

要计算均值的对象的标签。默认是 None，在这种情况下，计算所有标签大于 0 的值的均值。

返回:

出列表

与 index 长度相同的序列，包含由 index 中的标签标记的不同区域的平均值。

参见

variance, standard_deviation, minimum, maximum, sum, label

示例

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>>> from scipy import ndimage
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(25).reshape((5,5))
>>> labels = np.zeros_like(a)
>>> labels[3:5,3:5] = 1
>>> index = np.unique(labels)
>>> labels
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1]])
>>> index
array([0, 1])
>>> ndimage.mean(a, labels=labels, index=index)
[10.285714285714286, 21.0]

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