3

次元 n * d * m の 3 次元配列があります。ただし、ni は変化する可能性があります。こんな感じです

[[[1,1,3],  [[3,2,1],  [[4,3,2],  
  [3,4,2]],  [3,4,2],   [5,2,3]]]
             [4,5,3]],

すべてのデータ ポイントの平均を計算する必要があります。関数を使用していましたscipy.stats.meanが、寸法の不一致に関するエラーが発生しました。したがって、配列を最大の ni にパディングして、このような均一な次元にすることを考えていました

[[[  1,  1,  3],  [[3,2,1],  [[  4,  3,  2],  
  [  3,  4,  2],   [3,4,2],   [  5,  2,  3],
  [NaN,NaN,NaN]],  [4,5,3]],  [NaN,NaN,NaN]]]

しかし、これが最善の解決策であるかどうか、または NaN で平均を計算する方法がわかりません。

助言がありますか？

4

3 に答える 3

2

マスクされた配列を使用できます：

>>> from numpy import ma, nan
>>> a = ma.array([[1,1,3], [3,4,2], [nan,nan,nan]], mask=[[0,0,0],[0,0,0],[1,1,1]])
>>> b = ma.array([[3,2,1], [3,4,2], [4,5,3]])
>>> c = ma.array([[4,3,2], [5,2,3], [nan,nan,nan]], mask=[[0,0,0],[0,0,0],[1,1,1]])
>>> X = ma.array([a, b, c])

次に、任意の軸の平均を取得すると、マスクされた値が無視されます。

>>> X.mean(axis=0)
masked_array(data =
 [[2.66666666667 2.0 2.0]
 [3.66666666667 3.33333333333 2.33333333333]
 [4.0 5.0 3.0]],
             mask =
 [[False False False]
 [False False False]
 [False False False]],
       fill_value = 1e+20)

>>> X.mean(axis=1)
masked_array(data =
 [[2.0 2.5 2.5]
 [3.33333333333 3.66666666667 2.0]
 [4.5 2.5 2.5]],
             mask =
 [[False False False]
 [False False False]
 [False False False]],
       fill_value = 1e+20)

>>> X.mean(axis=2)
masked_array(data =
 [[1.66666666667 3.0 --]
 [2.0 3.0 4.0]
 [3.0 3.33333333333 --]],
             mask =
 [[False False  True]
 [False False False]
 [False False  True]],
       fill_value = 1e+20)
于 2013-02-20T12:37:34.973 に答える
0

[[[1,1,3],[3,4,2]],[[3,2,1],[3,4,2],[4,5,3]],[[4,3,2],[5,2,3]]]あなたが3次元配列を持っているとあなたが言ったようにあなたの配列が実際にあるべきであると仮定すると、平均はループを使って見つけることができます：

>>> l = [[[1,1,3],[3,4,2]],[[3,2,1],[3,4,2],[4,5,3]],[[4,3,2],[5,2,3]]]
>>> s = 0; n=0;

>>> for i in l:    #First loop traverses through the first dimension
        for j in i:    #Traverses through the second dimension
            s += sum(j)
            n += len(j)


>>> print("Average is ", s/n)
Average is  2.85714
于 2013-02-20T12:02:52.570 に答える
0

オブジェクトが 3D numpy 配列ではなく 2D 配列のリストであるため、すべての numpy 配列関数が失敗するようです。

解決策は、リストを展開して平均を個別に計算することです。あなたの場合、これは次のようになります。

In [23]: import numpy as np

In [24]: L = np.array([[[1,1,3],[3,4,2]],
                  [[3,2,1],[3,4,2],[4,5,3]],[[4,3,2],[5,2,3]]])

In [28]: Lsum = ( np.sum(L[0]) + np.sum(L[1]) + np.sum(L[2]) ) 

In [29]: Lmean = Lsum.astype(float) \ 
                   / ( np.size(L[0]) + np.size(L[1]) + np.size(L[2]) )

In [46]: Lmean
Out[46]: 2.8571428571428572

これは、3次元を変化させるためのループに入れることができます...

于 2013-02-20T12:53:11.177 に答える