准大一，医学影像技术，请问numpy的沿着axis=(1，3)求均值该怎么算

NumPy 的轴从 `0` 开始编号。你的数组形状是：
```python
arr.shape == (2, 2, 2, 3)
# 0 1 2 3
```
执行：
```python
mean_axis13 = arr.mean(axis=(1, 3))
print(mean_axis13)
```
含义是：固定 `axis=0` 和 `axis=2`，把 `axis=1`、`axis=3` 上的数放在一起求平均。
例如第一个结果：
```text
(1+2+3+7+8+9) ÷ 6 = 5
```
第二个结果：
```text
(4+5+6+10+11+12) ÷ 6 = 8
```
所以结果为：
```python
[[ 5. 8.]
[17. 20.]]
```
结果形状是：
```python
(2, 2)
```
也可以把数组理解为 `arr[批次, 通道, 行, 列]`。`axis=(1, 3)` 就是对“通道”和“列”求平均，只留下“批次”和“行”。
注意代码里要用英文逗号：
```python
axis=(1, 3)
```
不能使用中文逗号 `，`。

可以，前提是 `image[:4, :4]` 是二维的 `4×4` 灰度图像。
```python
result = (
image[:4, :4]
.reshape(2, 2, 2, 2)
.mean(axis=3)
.mean(axis=1)
)
```
它等价于：
```python
result = image[:4, :4].reshape(2, 2, 2, 2).mean(axis=(1, 3))
```
两者都会把每个 `2×2` 小块求平均，最后得到一个 `2×2` 数组。
例如：
```python
image = np.arange(1, 17).reshape(4, 4)
```
分块为：
```text
1 2 | 3 4
5 6 | 7 8
-----+-----
9 10 |11 12
13 14|15 16
```
结果：
```python
[[ 3.5, 5.5],
[11.5, 13.5]]
```
你写的顺序是正确的：先消除 `axis=3`，再消除 `axis=1`。实际代码需要使用英文符号：
```python
image[:4, :4].reshape(2, 2, 2, 2)
```