如何对两个NumPy数组的特定元素执行相加运算？

不需要拆分原数组，直接通过索引提取目标元素就能高效完成需求，具体实现如下：

核心思路 #

针对3D数组f1和f2，提取所有[r][c]位置子数组的第一个元素（即第三个维度的索引0），再对提取出的2D数组做平均运算。

代码实现 #

import numpy as np

f1 = np.array([
      [[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]],
      [[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]],
      [[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]
     ])

f2 = np.array([
      [[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]],
      [[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]],
      [[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]
     ])

# 提取目标元素并计算平均
result = (f1[..., 0] + f2[..., 0]) / 2
# 也可以用np.add替代+：result = np.add(f1[..., 0], f2[..., 0]) / 2

print(result)

索引说明 #

• f1[..., 0]是NumPy的省略号索引，等价于f1[:, :, 0]，作用是提取数组前两个维度（行、列）的所有元素，仅保留第三个维度的第0个元素，最终得到一个3×3的2D数组。
• 对提取后的数组直接做加减和除法运算，完全符合你需要的(f1[r][c][0]+f2[r][c][0])/2逻辑，且运算效率远高于循环或拆分数组。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aomerrill98