scipy.ndimage.

mean#

scipy.ndimage.mean(input, labels=None, index=None)[原始碼]#

計算標籤數組中值的平均值。

參數:

inputarray_like: 要在不同區域計算元素平均值的數組。
labelsarray_like，選用: 標籤數組，形狀相同，或可廣播為與 input 相同的形狀。所有共享相同標籤的元素形成一個區域，在該區域上計算元素的平均值。
indexint 或 int 序列，選用: 要計算平均值的物件標籤。預設值為 None，在這種情況下，會計算標籤大於 0 的所有值的平均值。

回傳值:

outlist: 與 index 長度相同的序列，其中包含由 index 中的標籤標記的不同區域的平均值。

參見

variance、standard_deviation、minimum、maximum、sum、label

範例

>>> from scipy import ndimage
>>> import numpy as np
>>> 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]