pythonで多次元配列の各次元における平均値の求め方

Question

3次元配列Wがあります。たとえばWは100×100×3としましょう。このとき、
W[0][0][0]からW[100][100][0]の各要素の平均値
W[0][0][1]からW[100][100][1]の各要素の平均値
W[0][0][2]からW[100][100][2]の各要素の平均値
を求めるにはどうしたらよいでしょうか。よろしくお願いします。

Answer 1

numpyを使えばすっきり書けそうです。

import numpy as np

...

mean = np.mean(W, axis=(0, 1))
print(*mean)

不安だったので

for文でゴリ押したものと比較してみましたが、ちゃんと計算できてますね。Paiza IO

Comments

[physics303]

ありがとうございます。初心者なので教えてほしいのですが、print(*mean)の*はどういう意味でしょうか。また、mean(W,axis=(0,1))は0次元目と1次元目の平均をとるという意味で間違いないでしょうか。つまり、mean(W,axis=(0,1,2))とすれば、W[0][0][0]からW[100][100][3]までの各要素の平均値が戻るということで間違いないでしょうか。

[LouiS0616]

> print(*mean)の*はどういう意味でしょうか。

この場合 print(mean[0], mean[1], mean[2]) と同じです。
手前味噌ですが: https://qiita.com/LouiS0616/items/1bbe0a9bb93054f6c380

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> mean(W,axis=(0,1))は0次元目と1次元目の平均をとるという意味で間違いないでしょうか。

0次元目と1次元目を変動させたときの平均を取ります。

> mean(W,axis=(0,1,2))とすれば、W[0][0][0]からW[100][100][3]までの各要素の平均値が戻るということで間違いないでしょうか。

そのとおり、全要素の平均値となります。

[physics303]

ご丁寧にありがとうございました。解決しましたのでベストアンサーとさせてください。

Answer 2

これで大丈夫ですか？

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(24).reshape(4,3,2)
>>> a
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5]],

       [[ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11]],

       [[12, 13],
        [14, 15],
        [16, 17]],

       [[18, 19],
        [20, 21],
        [22, 23]]])
>>> a.mean(axis=0).mean(axis=0)  # 二回meanする
array([11., 12.])
>>> a.mean(axis=0)  # 参考
array([[ 9., 10.],
       [11., 12.],
       [13., 14.]])
>>> a.mean(axis=(0,1))  # tupleで渡すとまとめてやってくれる
array([11., 12.])