2016-04-04 9 views
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私は中心に置く(平均を減算し、標準偏差で除算する)画像の数え切れない配列を持っています。私はこれを簡単にすることはできますか?画像のナンキンな配列を中心にする

# x is a np array 
img_mean = x.mean(axis=0) 
img_std = np.std(x) 
x = (x - img_mean)/img_std 
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'x's形状は何ですか?二次元画像ですか? – Finwood

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xが2D numpyの配列である場合、この操作は機能するはずです。今これが画像とどのように関連しているかは、まったく別の質問です。 – roadrunner66

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より一貫性を持たせる(x-x.mean(axis = 0))/ x.std() – Hun

答えて

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私はあなたがやろうとしているとは思わない。

In [2]: x = np.arange(25).reshape((5, 5)) 

In [3]: x 
Out[3]: 
array([[ 0, 1, 2, 3, 4], 
     [ 5, 6, 7, 8, 9], 
     [10, 11, 12, 13, 14], 
     [15, 16, 17, 18, 19], 
     [20, 21, 22, 23, 24]]) 

x.mean(axis=0)は、各列の平均値を算出する(軸0)::
のは、我々はこのような配列があるとしましょう

In [4]: x.mean(axis=0) 
Out[4]: array([ 10., 11., 12., 13., 14.]) 

は、私たちの元 x配列から減算し、それぞれの値が減算されますその列の平均値:

In [5]: x - x.mean(axis=0) 
Out[5]: 
array([[-10., -10., -10., -10., -10.], 
     [ -5., -5., -5., -5., -5.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 5., 5., 5., 5., 5.], 
     [ 10., 10., 10., 10., 10.]]) 

の軸を指定しない場合、配列全体が取られている:np.stdnp.meanの両方のためのデフォルトの軸がNoneあるので、

In [6]: x.mean(axis=None) 
Out[6]: 12.0 

これは、あなたがx.std()にすべての時間をやっていたものです。
これはあなたが望むものであるかもしれない:

In [7]: x - x.mean() 
Out[7]: 
array([[-12., -11., -10., -9., -8.], 
     [ -7., -6., -5., -4., -3.], 
     [ -2., -1., 0., 1., 2.], 
     [ 3., 4., 5., 6., 7.], 
     [ 8., 9., 10., 11., 12.]]) 

In [8]: (x - x.mean())/x.std() 
Out[8]: 
array([[-1.6641005, -1.5254255, -1.3867504, -1.2480754, -1.1094003], 
     [-0.9707253, -0.8320502, -0.6933752, -0.5547002, -0.4160251], 
     [-0.2773501, -0.1386750, 0.  , 0.1386750, 0.2773501], 
     [ 0.4160251, 0.5547002, 0.6933752, 0.8320502, 0.9707253], 
     [ 1.1094003, 1.2480754, 1.3867504, 1.5254255, 1.6641005]]) 
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