Python 屏蔽阵列子阵列上的有效平均

可能重复：

我需要通过对原始阵列的8x8个元素块进行平均，将一个2d形状数组（28805760）下采样为形状数组（360720）。使用NumPy哪一种方法是有效的

编辑

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我只是意识到我需要在屏蔽数组上执行此操作，所以链式平均值（）不起作用。

首先引入两个额外的轴，然后沿这些轴取平均值。如果

X

是您的数据：

X.reshape(360, 8, 720, 8).mean(axis=3).mean(axis=1)

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这是一种同样适用于屏蔽阵列的方法

import numpy as np, numpy.random
nx = 100
ny = 101
bx = 3
by = 4
arr = np.random.uniform(size = (nx * bx, ny * by))
arr = np.ma.masked_array(arr,arr<.1)
rebinarr = np.swapaxes(arr.reshape(nx, bx, ny, by), 1, 2).reshape(nx, ny, bx * by).mean(axis=2)
print rebinarr.shape
>> (100,101)

将numpy作为np导入，numpy.random
nx=100
ny=101
bx=3
比=4
arr=np.random.uniform（大小=（nx*bx，ny*by））
arr=np.ma.屏蔽阵列（arr，arr>（100101）