如何对形状为(1000,128,128)的NumPy数组每10个取平均？

你可以通过重塑数组形状再取均值的方式实现这个需求，步骤如下：

1. 先将原数组在axis=0维度上按每10个一组拆分，重塑为(100, 10, 128, 128)的形状：

   reshaped_data = data.reshape(100, 10, 128, 128)
   

   这里的100由1000 // 10计算而来，刚好匹配你的数组长度。

2. 在新增的axis=1维度上计算均值，直接得到目标形状的数组：

   result = np.mean(reshaped_data, axis=1)
   

也可以把两步合并成一行代码：

result = data.reshape(100, 10, 128, 128).mean(axis=1)

如果遇到原数组axis=0长度不是分组数整数倍的情况，可改用np.array_split拆分后逐个取平均，但你的场景下1000刚好是10的整数倍，直接reshape的方式效率最高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Viral Parekh