如何在Kotlin中计算二维数组的按列平均值

方案1：纯Kotlin标准库实现（无额外依赖） #

直接使用Kotlin自带的集合操作即可完成需求，示例代码如下：

fun main() {
    // 输入示例二维数组
    val twoDArray = arrayOf(
        intArrayOf(1, 2, 3),
        intArrayOf(4, 5, 6)
    )

    val columnAverages = if (twoDArray.isEmpty() || twoDArray.first().isEmpty()) {
        emptyList()
    } else {
        val rowCount = twoDArray.size
        // 遍历每一列索引，聚合该列所有行的元素计算平均值
        (0 until twoDArray.first().size).map { colIndex ->
            twoDArray.sumOf { row -> row[colIndex].toDouble() } / rowCount
        }
    }

    println(columnAverages) // 输出：[2.5, 3.5, 4.5]
}

说明：

• 代码内置了空数组、空行边界判断，避免索引越界异常
• 若二维数组元素本身为Double/Float类型，可去掉.toDouble()转换
• 若需要返回DoubleArray类型，可在结果后追加.toDoubleArray()

方案2：使用Multik库实现（对标Python Numpy） #

如果你的项目已经引入JetBrains官方的Multik数值计算库，可以使用和Numpy几乎一致的API实现：

import org.jetbrains.kotlinx.multik.api.mk
import org.jetbrains.kotlinx.multik.ndarray.operations.mean

fun main() {
    val ndArray = mk.ndarray(mk[mk[1,2,3], mk[4,5,6]])
    // axis=0对应按维度0（列）计算平均值，和Numpy参数规则一致
    val columnAverages = ndArray.mean(axis = 0)
    println(columnAverages) // 输出：[2.5, 3.5, 4.5]
}

注：你提到的Python中np.mean(array, axis=1)实际为按行求平均，按列求平均对应的参数为axis=0，上述两种方案均匹配你给出的示例输出需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KaiJun