numpy.mean(a, axis, dtype, out,keepdims ) mean()函数功能:求取均值 经常操作的参数为axis,以m * n矩阵举例: axis 不设置值,对 m*n 个数求均值,返回一个实数 axis = 0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵 axis =1 :压缩列,对各行求均值,返回 m *1 矩阵 例子: 1. 数组的操作: >>> a...
事实上,诸如sum(求和)、min(最小值)、max(最大值),mean(均值)、median(中位数)等统计函数,它们都有一个名为操作轴(axis)的参数,其默认值为None,也就是不指定约减方向,它将所有数据都“约减”为一个元素。 如果axis的值为0,可简单地理解为从垂直轴方向进行“约减”。如果axis的值为1,则可以简单理解为...
当np.mean(a,axis=0)时,很明显计算的时a[0][0]=1,和a[1][0]=3的平均值, 所以当参数axis等于0时,计算的时0轴的平均值, 就是第二个[]的值不变,遍历第一个[]索引的值,计算出平均值 Axis or axes along which the means are computed. The default is to compute the mean of the flattened ar...
array([325, 381]) 1. 2. 3. 4. 特殊调用median() 、quantile() : NumPy的聚合函数里,median()、quantile()俩不能直接通过数组调用,而必须使用np.median()和np.quantile()来实现,并且后者具有参数q表述分位数。 np.quantile(my_matrix,axis=-1,q=0.5) # -1 表示倒数第一维 np.median(my_matrix,a...
>>> np.mean(a) 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) # axis=0,计算每一列的均值 array([ 2., 3.]) >>> np.mean(a, axis=1) # 计算每一行的均值 array([ 1.5, 3.5]) >>> (2)矩阵 >>> import numpy as np >>> num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]]) ...
针对Numpy中axis的理解 针对numpy中经常看到axis这个参数。这里对axis这个参数的学习做个记录。 本文章以numpy.mean()函数为例 一、numpy.mean()不带任何参数的时候 不带任何参数的时候是对所有元素求平均。 例如 x=np.array([[[2,3,4],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]],[[1,2,3],[3,4,5],[...
axis=0[[4.5.]]axis=1[[1.5][4.5][7.5]] 可以看出axis=0是对纵轴方向取平均数,axis=1是对横轴方向取平均值 那么在batch中,axis=? 比如batch=[10000,32,32] np.mean(batch,axis=0)``就是对这10000个图像求平均图像,得到的结果也是32*32的 ...
importnumpyasnpX=np.array1print npaxis=0keepdims=True)print np.mean(X,axis=1,keepdims=True) 结果是分别是: [[ 1.5] [[ 4. 5.]] [ 4.5] [ 7.5]] 我个人比较raw的认识就是,axis=0,那么输出矩阵是1行,求每一列的平均(按照每一行去求平均);axis=1,输出矩阵是1列,求每一行的平均(按照每一列...
一、numpy中axis参数 背景: 许多关于计算整个数组统计值或关于轴向数据的数学函数,可以作为数组类型的方法被调用。你可以使用聚合函数(通常也叫缩减函数),比如sum、mean。像这样的函数可以接收一个可选参数axis,这个参数可以用于计算给定轴向上的统计值,形成一个下降一维度的数组。
array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print ('我们的数组是:') print (a) print ('\n') print ('调用mean() 函数:') print (np.mean(a)) print ('\n') print ('沿轴0 调用 mean() 函数:') print (np.mean(a, axis = 0)) print ('\n') print ('沿轴1 调用 mean() ...