Python n 2-D阵列的绘图平均值

我试图计算一个文件夹中几个图像的直方图的平均值，并将其可视化。这是我正在尝试的方法。我将使用open cv，cv2.calcHist（）函数计算每个图像的直方图，该函数返回numpy.ndarray。我将循环遍历目录中的每个图像，并将生成的数组附加到一个空列表中，将列表传递到numpy.mean（）中，然后绘制它，所有操作都使用以下代码：

import os
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2

img_list = os.listdir(r'\image_directory')

dir_path = r'\path'

list_arr = [] #array list
for file in img_list:
    img = os.path.join(dir_path, file)
    plot=plt.imread(img)
    hist=cv2.calcHist([plot],[0],None,[256],[0,256])
    list_arr.append(hist)

计算平均值：

mean_hist = np.mean([list_arr],axis=0)

mean_hist.shape

输出：（154256,1）

绘图：

plt.plot(mean_hist)

我得到这个错误：

ValueError:x和y不能大于二维，但具有形状（154，）和（154，256，1）

154是目录中的图像数，256是任何给定图像的像素强度值的最大范围

但是，当我将hist数组单独传递到np.mean（）中，而不是一次全部传递到列表中时，它就起作用了

代码：

这种情况下的输出：（256,1）

当我这样做时，它会毫无问题地绘制图形：

plt.plot(mean_hist)

如何在for循环中执行此操作而不出现上述错误？

而不是

mean_hist = np.mean([list_arr],axis=0)

干脆

mean_hist = np.mean(list_arr, axis=0)

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哇，那很容易。

mean_hist = np.mean(list_arr, axis=0)