Python 如何高效地执行三维阵列计算？

我将为你的帮助而高兴

我有一个python的3d数组（5002001000），500行，200列，超过1000帧。 计算所有1000帧中每个坐标的特定值的事件百分比的最有效方法是什么

例如，输入是值为1的三维矩阵。 我需要找出在所有帧中，帧中每像素出现1以上值的百分比。输出是一个2d数组，每个元素表示百分比[100*（大于1的值）（帧上的所有值i、j）]

.

您可以尝试：

thresh = 1
(array > thresh).mean(axis=-1)

在示例数据上运行：

np.random.seed(1)
array = np.random.rand(3,4,1000)
thresh = 0.3

(array > thresh).mean(axis=-1)

给你：

array([[0.704, 0.708, 0.681, 0.694],
       [0.702, 0.717, 0.687, 0.683],
       [0.659, 0.701, 0.727, 0.697]])

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你好谢谢重播！已经很有帮助了！但是，我怎样才能从中得到百分比呢？它是在计算样本的平均值，对吗？@SashaVasserfirer这是比例

0,1

中的百分比。因此，在样本中，大约有70%的值

>0.3

，这从样本的分布来看是合理的。好的，太好了！！现在我在代码中看到它正在工作！但是你能用不太“python”的语言解释一下这个方法吗？我不明白它是怎么工作的：）