Python 如何使用n个元素的和来减少numpy数组的维数？

我有以下数组（数字是用于说明的占位符）：

我想以一种方式减少维度，每9个元素（3x3区域）具有相同的数字，在这里将被求和。所以12*12阵列应该变成4x4阵列

我在这里寻找其他答案，并为我改编的一维阵列找到了一些东西。 无论如何，它没有按预期工作：

result = np.sum(arr.reshape(-1,3), axis=1)
result = np.sum(result .reshape(3,-1), axis=0)

正确的做法是达到预期的结果吗？

我建议如下，因为对于这种特殊情况，它更简单、更有效，尽管我下面的建议更一般，如果您想要的不仅仅是一个总数

---

你在找我。在数组上运行一个小内核，执行元素乘法并对结果求和，在每一步为新数组生成值。在本例中，我们需要一个简单的求和，因此我们将使用一个大小合适（3x3）的核。因为我们不希望重叠，所以我们在两个方向上的步幅也是3

二维卷积在NumPy中不可用，因此我们必须从SciPy导入。但该函数没有跨步（跳过）功能，因此我们将手动实现自己的功能

来自scipy.signal import convolve2d
内核=np.ones（（3，3））
convolved=convolve2d（arr，内核，mode='valid'）
步幅=卷积的[：：3，：：3]

stridded

在这里包含结果，我们可以通过除以9来检查最终结果，以获得每个单元格的原始值

>>跨步/9
数组（[[1,2,3,4.]，
[ 5.,  6.,  7.,  8.],
[ 9., 10., 11., 12.],
[13., 14., 15., 16.]])

我们可以使用

浏览

对阵列进行快速查看，然后获取每个块的总和：

from skimage.util.shape import view_as_blocks
n = 3
view_as_blocks(arr, (n,n)).sum((-1,2))
array([[  9,  18,  27,  36],
       [ 45,  54,  63,  72],
       [ 81,  90,  99, 108],
       [117, 126, 135, 144]])

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如果我们看扁平阵列

arr.ravel()
# array([ 1,  1,  1,  2,  2,  2,  3,  3,  3,  4,  4,  4,  1,  1,  1,  2,  2,
#         2,  3,  3,  3,  4,  4,  4,  1,  1,  1,  2,  2,  2,  3,  3,  3,  4,
#         4,  4,  5,  5,  5,  6,  6,  6,  7,  7,  7,  8,  8,  8,  5,  5,  5,
#         6,  6,  6,  7,  7,  7,  8,  8,  8,  5,  5,  5,  6,  6,  6,  7,  7,
#         7,  8,  8,  8,  9,  9,  9, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 12, 12, 12,  9,
#         9,  9, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 12, 12, 12,  9,  9,  9, 10, 10, 10,
#        11, 11, 11, 12, 12, 12, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 15, 15, 15, 16, 16,
#        16, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 15, 15, 15, 16, 16, 16, 13, 13, 13, 14,
#        14, 14, 15, 15, 15, 16, 16, 16])

我们可以看到一种模式

3个

数字组

一组

4

在

3的超级组中

用它来重塑你的数组（从后到前），然后求和

arr.reformate（-1,3,4,3）.sum（-1,3））
#数组（[[9,18,27,36]，
#        [ 45,  54,  63,  72],
#        [ 81,  90,  99, 108],
#        [117, 126, 135, 144]])

在稍微调整了一下

重塑

之后，我想到了这个

arr=np.数组（[[1,1,1,2,2,3,3,4,4,4]，
[ 1,  1,  1,  2,  2,  2,  3,  3,  3,  4,  4,  4],
[ 1,  1,  1,  2,  2,  2,  3,  3,  3,  4,  4,  4],
[ 5,  5,  5,  6,  6,  6,  7,  7,  7,  8,  8,  8],
[ 5,  5,  5,  6,  6,  6,  7,  7,  7,  8,  8,  8],
[ 5,  5,  5,  6,  6,  6,  7,  7,  7,  8,  8,  8],
[ 9,  9,  9, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 12, 12, 12],
[ 9,  9,  9, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 12, 12, 12],
[ 9,  9,  9, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 12, 12, 12]])
a=np.size（arr，0）//3
b=np.大小（arr，1）//3
np.和（arr.重塑（a，3，b，3），轴=（1,3））
#结果
数组（[[9,18,27,36]，
[ 45,  54,  63,  72],
[ 81,  90,  99, 108]])

每个“正方形”是否都有唯一的值，如示例中所示？由@MykolaZotko链接的问题包含部分答案，但对于这种情况，我认为我们需要跨越，如我下面的答案所示。该问题询问的是其他问题。就如何解决它们而言，它们是相互联系的，但它们问的问题不同@MykolaZotkoWhy除以

n**2

？如果您想要平均值，只需使用

.mean（）

。但是OP想要求和，所以不需要标准化。你也可以做

.sum（-1，-2）

True，假设

mean

出于某种原因，更新了@nils thxI，你认为你需要一个元组来连接轴，沿着它来减少@nilsMaybe，4可以在知道块大小的情况下得到吗<代码>arr.shape[0]//3？

arr.ravel()
# array([ 1,  1,  1,  2,  2,  2,  3,  3,  3,  4,  4,  4,  1,  1,  1,  2,  2,
#         2,  3,  3,  3,  4,  4,  4,  1,  1,  1,  2,  2,  2,  3,  3,  3,  4,
#         4,  4,  5,  5,  5,  6,  6,  6,  7,  7,  7,  8,  8,  8,  5,  5,  5,
#         6,  6,  6,  7,  7,  7,  8,  8,  8,  5,  5,  5,  6,  6,  6,  7,  7,
#         7,  8,  8,  8,  9,  9,  9, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 12, 12, 12,  9,
#         9,  9, 10, 10, 10, 11, 11, 11, 12, 12, 12,  9,  9,  9, 10, 10, 10,
#        11, 11, 11, 12, 12, 12, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 15, 15, 15, 16, 16,
#        16, 13, 13, 13, 14, 14, 14, 15, 15, 15, 16, 16, 16, 13, 13, 13, 14,
#        14, 14, 15, 15, 15, 16, 16, 16])