python – 计算1000个数组的统计数据

概述我正在编写一个 python模块,需要计算1000个数组(相同尺寸)的像素值的平均值和标准差. 我正在寻找最快的方法来做到这一点. 目前我循环遍历数组并使用numpy.dstack将1000个数组堆叠成一个相当大的3d数组…然后将计算第3(？)维度的平均值.每个阵列都有形状(5000,4000). 这种方法需要相当长的时间！ 有人能够建议更有效的方法来解决这个问题吗？ 也许你可以用累积的方式计算m 我正在编写一个 python模块,需要计算1000个数组(相同尺寸)的像素值的平均值和标准差.

我正在寻找最快的方法来做到这一点.

目前我循环遍历数组并使用numpy.dstack将1000个数组堆叠成一个相当大的3d数组…然后将计算第3(？)维度的平均值.每个阵列都有形状(5000,4000).

这种方法需要相当长的时间！

有人能够建议更有效的方法来解决这个问题吗？

解决方法 也许你可以用累积的方式计算mean和std(未经测试)：

im_size = (5000,4000)cum_sum = np.zeros(im_size)cum_sum_of_squares = np.zeros(im_size)n = 0for filename in filenames:    image = read_your_image(filename)    cum_sum += image    cum_sum_of_squares += image**2    n += 1mean_image = cum_sum / nstd_image = np.sqrt(cum_sum_of_squares / n - (mean_image)**2)

这可能受限于您从磁盘读取图像的速度.它不受内存限制,因为您一次只在内存中有一个图像.以这种方式计算std可能会遇到数值问题,因为你可能会减去两个大数.如果这是一个问题,你必须循环文件两次,首先计算均值,然后在第二遍中累积(image – mean_image)** 2.

总结

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