numpy：计算某一区域的平均值

有没有办法计算某个bbox内的平均值。困难在于bbox还可能包含浮点值，因此必须对box值的边界进行加权。每个单元格的中心都有整数值（边为x.5）

样本：

[[ 1.,  1.,  1.],
[ 1.,  1.,  1.],
[ 1.,  1.,  1.]]

bbox = minx: -0.5, miny: -0.5, maxx: 1, maxy: 1
values = 1*1 + 0.5*1 + 0.5*1 + 0.25*2
weights = 1 + 0.5 + 0.5 + 0.25
average = values / weights = 1.1111...

我不知道如何使用numpy.average来解决这个问题，有什么想法/解决方案吗

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非常感谢。

我不清楚您的问题，但您似乎希望格式化一个权重数组，并将其与要平均的数据数组一起传递给np.average（）函数，例如：

import numpy as np

values = np.array([[1, 1, 1],
                   [2, 2, 2],
                   [3, 3, 3]])

valueweights = np.array([[1, 1, 1],
                         [0.5, 0.5, 0.5],
                         [0.25, 0.25, 0.25]])

average = np.average(values, weights=valueweights)

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我不清楚您的问题，但看起来您希望格式化一个权重数组，并将其与要平均的数据数组一起传递给np.average（）函数，例如：

import numpy as np

values = np.array([[1, 1, 1],
                   [2, 2, 2],
                   [3, 3, 3]])

valueweights = np.array([[1, 1, 1],
                         [0.5, 0.5, 0.5],
                         [0.25, 0.25, 0.25]])

average = np.average(values, weights=valueweights)

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你能再详细解释一下吗？例如，第五行中的0.25是从哪里来的？你能更详细地解释一下吗？例如，第五行的0.25从哪里来？