NumPyを使って多次元配列の平均を求めたい

Question

前提・実現したいこと

実現したいのは3x3配列の平均を求めることなのですが、以下のエラーが出ます。np.mean(),arr.mean()の両方試しましたが、同じでした。解決方法を教えていただけないでしょうか？
](bd8f2357a7dfb50b7e68e0b6b85cc5d1.png)

発生している問題・エラーメッセージ

   row.extend(np.mean(temp))
TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable

該当のソースコード

list = [[10,15,12,6,4],[10,12,11,6,6],[15,14,14,3,1],[3,5,2,3,5],[3,2,3,5,2]]
numrows = 5
numcols = 5
ndarray = np.array(list)
averagelist = []

averagelist.append(ndarray[0])
for i in range(1, numrows):
    for j in range(numcols):
        row = []
        if j == 0 or j == numcols - 1:
            row.append(ndarray[i][j])
        else:
            temp = np.array(ndarray[i-1:i+2,j-1:j+2])
            print(temp)
            #row.extend(np.mean(temp))
            row.extend(temp.mean())
        averagelist.append(row)
averagelist[numrows-1].append(ndarray[numrows-1])

print(averagelist)

Comments

[meg_]

質問の配列の場合、求める結果は何になりますか？

Answer 1

質問画像の処理は画像処理でそれぞれ平均フィルタ、メディアンフィルタと呼ばれるものです。
scipy などのライブラリにある実装を使うか、numpy で自分で実装してもよいです。

scipy を使う場合

どちらも scipy に関数があります。
平均フィルタは scipy.ndimage.convolve() で各要素が 1 / 9 であるカーネルでフィルタリングすると、計算できます。
メディアンフィルタは scipy.ndimage.median_filter() を使うと計算できます。

from scipy import ndimage

# 平均フィルタ
kernel = np.full((3, 3), 1 / 9)
mean = ndimage.convolve(a, kernel)[1:-1, 1:-1]  # [1:-1, 1:-1] は padding 分を削っている
print(mean)

# メディアンフィルタ
median = ndimage.median_filter(a, size=3)[1:-1, 1:-1]
print(mean)

numpy を使った実装例

a = np.array(
    [
        [10, 15, 12, 6, 4],
        [10, 12, 11, 6, 6],
        [15, 14, 14, 3, 1],
        [3, 5, 2, 3, 5],
        [3, 2, 3, 5, 2],
    ]
)
filter_size = (3, 3)

# フィルタリング後の出力サイズはパディングなしの場合
# (高さ - フィルタの高さ + 1, 幅 - フィルタの幅 + 1)
out_h = a.shape[0] - filter_size[0] + 1
out_w = a.shape[1] - filter_size[1] + 1

output = np.empty((out_h, out_w), dtype=a.dtype)

for i in range(a.shape[0] - 2):
    for j in range(a.shape[1] - 2):
        window = np.array(a[i : i + 3, j : j + 3])
        print(f"i = {i}, j = {j}\n", window)
        output[i, j] = window.mean()

print(output)

numpy の実装例を stride trick を使って書いた例

import numpy as np

a = np.array(
    [
        [10, 15, 12, 6, 4],
        [10, 12, 11, 6, 6],
        [15, 14, 14, 3, 1],
        [3, 5, 2, 3, 5],
        [3, 2, 3, 5, 2],
    ]
)

# フィルタをスライドさせたときに重なる各領域を表す配列を stride trick で作る
filter_size = (3, 3)
# フィルタリング後の出力サイズはパディングなしの場合
# (高さ - フィルタの高さ + 1, 幅 - フィルタの幅 + 1) なので
output_size = tuple(np.subtract(a.shape, filter_size) + 1)

shape = output_size + filter_size
strides = a.strides + a.strides
view = np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape, strides)
print(view)

# メディアンフィルタ
mean = np.median(view, axis=(2, 3))
print("メディアンフィルタ", mean.astype(int))

# 平均フィルタ
median = np.mean(view, axis=(2, 3))
print("平均フィルタ", median.astype(int))

メディアンフィルタ
 [[12 12  6]
 [11  6  5]
 [ 3  3  3]]
平均フィルタ
 [[12 10  7]
 [ 9  7  5]
 [ 6  5  4]]

Answer 2

期待する結果がわかりませんが、以下でいかがでしょうか。

data = [[10,15,12,6,4],[10,12,11,6,6],[15,14,14,3,1],[3,5,2,3,5],[3,2,3,5,2]]
Mean_vec = np.mean(data,axis=0)
### array([8.2, 9.6, 8.4, 4.6, 3.6])

上記は縦軸方向に平均を計算しています。横軸方向であれば、axis=1としてください。

Comments

[k1225]

わかりづらくて申し訳ありません。しようとしていることは3x3のマスを移動させてそのマス全体の平均を求めて、averagelist中の真ん中のセルに追加することです。質問文に写真を追加しましt。

Answer 3

row.append(temp.mean())ですか？