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...
print(np.mean(a)) print('沿轴 0 调用 mean() 函数:') print(np.mean(a,axis=0)) print('沿轴 1 调用 mean() 函数:') print(np.mean(a,axis=1)) 输出结果: 我们的数组是:[[1 2 3][3 4 5][4 5 6]] 调用mean() 函数:3.6666666666666665沿轴0调用mean() 函数:[2.66666667 3.66666667 4....
还可以这么理解,axis是几,那就表明哪一维度被压缩成1。 再举个更复杂点的例子,比如我们输入为batch = [128, 28, 28],可以理解为batch=128,图片大小为28×28像素,我们相求这128个图片的均值,应该这么写: 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, 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 四、代码实例 (1)数组 >>> a =np.array...
运行结果如下：
>>> 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]) 也可以用a.mean(1)来代替np.mean(a, axis=1),这样子更简洁。 返回值 在out=None的情况下,返回的就是你要的平均值。否则,返回一个对平均值的引...
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., ...
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 ...
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 np.mean(batch,axis=1) 就是对这10000个图像的第一个维度求均值,得到的结果是10000*32的 ...
amax(axis=0) 函数: [8 7 9] numpy.ptp() numpy.ptp() 用于计算数组元素中最值之差值,也就是(最大值 - 最小值)。 示例如下: import numpy as np a = np.array([[2,10,20],[80,43,31],[22,43,10]]) print("原数组",a) print("沿着axis 1:",np.ptp(a,1)) ...