scipy.ndimage.mean¶

scipy.ndimage.mean(input, labels=None, index=None)[源代码]¶

计算标签处数组的值的平均值。

参数

inputarray_like: 要在其上计算不同区域上的元素平均值的数组。
labelsARRAY_LIKE，可选: 形状相同的标签阵列，或与形状相同的可广播标签阵列 input 。共享相同标签的所有元素形成一个区域，在该区域上计算元素的平均值。
index整型或整型序列，可选: 要计算平均值的对象的标签。默认值为None，在这种情况下，将计算LABEL大于0的所有值的平均值。

退货

out列表: 长度与相同的序列 index 中的标签标注的不同区域的平均值 index 。

参见

variance, standard_deviation, minimum, maximum, sum, label

示例

>>> from scipy import ndimage
>>> a = np.arange(25).reshape((5,5))
>>> labels = np.zeros_like(a)
>>> labels[3:5,3:5] = 1
>>> index = np.unique(labels)
>>> labels
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1]])
>>> index
array([0, 1])
>>> ndimage.mean(a, labels=labels, index=index)
[10.285714285714286, 21.0]

scipy.ndimage.maximum_position

scipy.ndimage.median