m = np.mean(batch, axis=0) 输出结果m的shape为(28,28),就是这128个图片在每一个像素点平均值。
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>)#a:数组(不是数组就转为数组)#axis:可选(不选择就是全部数的平均值)为0求各列平均值,为1求各行平均值#dtype数据类型,可选,用于计算平均值的类型。对于整数输入,默认float64; 对于浮点输入,它与输入dtype相同。#ndarray,可选,放置...
实际上这个axis=0就是选择shape中第一个元素(即第一维)变为1,axis=1就是选择shape中第二个元素变为1。用shape来看会比较方便。 >>> x = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]])>>>x.shape (3, 2)>>> y = np.mean(x, axis=0, keepdims=True)>>>y.shape (1, 2) 再举个更复杂点...
实际上这个axis=0就是选择shape中第一个元素(即第一维)变为1,axis=1就是选择shape中第二个元素变为1。用shape来看会比较方便。 >>> x = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]])>>>x.shape (3, 2)>>> y = np.mean(x, axis=0, keepdims=True)>>>y.shape (1, 2) 1. 2. 3. 4....
numpy.mean(a, axis, dtype, out,keepdims ) 二、功能 mean()函数功能:求取均值 三、参数 (1)axis不设置值,对 m*n 个数求均值,返回一个实数 (2)axis = 0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵 (3)axis =1 :压缩列,对各行求均值,返回 m *1 矩阵 ...
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 ...
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],[...
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() ...
同样地，其他函数如numpy的mean、max等，也可以通过指定axis参数来确定操作的方向和范围。总的来说，在NumPy中，axis=0是一个重要的参数，它帮助我们指定在多维数组中进行操作的维度或坐标轴。理解这一参数的含义对于有效使用NumPy库进行数值计算非常重要。
median(a,axis=None) # 按整体取中位数 Out[5]: 5.0 2) mean计算均值 mean 方法用来计算均值,通过axis设置按行、按列还是按整体计算。 In [6]: np.mean(a,axis=0) # 按行取均值 Out[6]: array([4., 5., 6.]) In [7]: np.mean(a,axis=1) # 按列取均值 Out[7]: array([2., ...