python - 向量化在 Numpy 中的多维数组中查找点集的中心

Question

我有一个多维数组，它有 100 万组 3 个点，每个点都是由 x 和 y 指定的坐标。调用这个数组pointVec，我的意思是

np.shape(pointVec) = (1000000,3,2)

我想找到每组 3 个点的中心。一种明显的方法是遍历所有 100 万个集合，在每次迭代中找到每个集合的中心。但是，我听说矢量化是 Numpy 的强项，所以我正在尝试使其适应这个问题。由于这个问题非常适合迭代，所以我不知道如何使用矢量化来解决这个问题，或者使用矢量化是否有用。

标签： pythonnumpyvectorizationnumpy-ndarray

Answer 1

这取决于您如何定义三点的中心。但是，如果它是平均坐标，如评论中提到的@Quang，您可以在 numpy 中沿特定轴取平均值：

pointVec.mean(1)

这将沿axis = 1（这是具有3个点的第二个轴）取平均值并返回一个（1000000,2）形状的数组。