如何在Julia中对多维矩阵对应位置求均值（禁用Statistics包）

方法1：直接逐元素算术运算 #

如果你的DistanceMap类型支持基本加法和除法操作，直接用最简洁的方式：

average = (A + B) / 2

Julia原生支持数组的逐元素运算，只要DistanceMap重载了+和/操作符，就能直接生效。

方法2：手动遍历元素（兼容自定义类型） #

若DistanceMap不支持直接算术运算，就手动遍历每个位置计算：

# 获取矩阵维度
dim = size(A)
# 初始化结果矩阵（根据DistanceMap的构造逻辑调整）
average = DistanceMap(zeros(dim))
# 遍历所有元素索引
for I in eachindex(A, B)
    average[I] = (A[I] + B[I]) / 2
end

eachindex会自动适配任意维度的矩阵，无需手动写嵌套循环，通用性更强。

方法3：转普通数组后计算 #

如果DistanceMap可转换为标准Array类型，也可以先转成普通数组计算，再转回原类型：

A_arr = Array(A)
B_arr = Array(B)
average_arr = (A_arr + B_arr) / 2
average = DistanceMap(average_arr)

这种方式适合和普通数组兼容的自定义类型，代码更简洁。

额外说明 #

你用Statistics.mean报错的原因是：该函数默认是对单个数组的整体或指定维度求均值，而非对多个数组的对应位置元素逐对求平均，且它没有针对DistanceMap类型的方法重载。上面的三种方法完全不依赖Statistics包，且能适配你的自定义矩阵类型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者harang