Как я могу усреднить несколько массивов, назначенных одной переменной?

Question

Я пытаюсь интерпретировать большой набор данных в несколько меньших по 128 на 128 массивов, чтобы потом объединить их в один массив одинакового размера.

Мне удалось создать один очень длинный массивс формой (-1,128), и я смог разделить это на меньшие 128 на 128 частей.

data = rawdata.reshape((-1, 128))
for x in range(5):
    data_avg = data[0 + 128 * x:128 + 128 * x, :]
    print(data_avg) #returns 5 128 by 128 arrays assigned to "data_avg"

Проблема в том, что я не знаю, как взять эти данные и усреднить их всевместе, так как все это назначено одной и той же переменной.Я также не хочу, чтобы программа создавала новую переменную для каждого массива, так как в конечном продукте программа будет одновременно считывать сотни массивов.

Обновление: теперь я могу сохранятьданные в списке представлены в виде нескольких массивов, но я до сих пор не нашел способа усреднить сами массивы.Попытка сделать это с помощью np.mean (data_list) приводит к одному единственному целому числу, а не к полному массиву.

Answer 1

arr = np.random.normal(size = (1280, 1280))
mean = arr.reshape((128, 128, 100)).mean(axis = 2)

arr - это некоторый массив формы (x * 128, y * 128), который в одной строке преобразуется в число xy из 128x128 массивов и среднее значение, взятое по оси xy.