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...
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...
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。
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....
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 ...
numpy中的mean和std中axis的使用 n u m p y 中的 m e a n 和 s t d 中 a x i s 的使用 numpy中的mean和std中axis的使用 numpy中的mean和std中axis的使用 numpy中axis参数说明: axis=i,即沿着数组第i个下标的变化方向进行操作。遍历完第i个下标所有的变化,求一次值。
>>> np.mean(b, dtype=np.double) #用双稍度浮点数计算平均值 1.1000000238418579 3. np.std( ):标准差4. np.var( ):方差 2、最值和排序 1. np.min( ):计算数组的最小值 2. np.max( ):计算数组的最大值 3. np.argmin( ):求最小值的下标。如果不指定axis参数,就返回平坦化后的数组下标。
matrix_8=(matrix_8 - np.mean (matrix_8))/(np.std (matrix_8)) print(matrix_8) # normalize:归一化 # 矩阵标准化的目的是,得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。 # numpy.mean(a, axis, dtype, out,keepdims ) # mean()函数功能:求取均值 ...
axis=(0, 1)) # 沿着第一个和第二个轴（即整个矩阵） print(mean_3d_axis) # 输出: [5.5...
A mean over an array containing only ones should obviously return only ones. However, >>> import numpy as np >>> test_array = np.ones((10000000, 4, 15), dtype = np.float32) >>> print(test_array.mean(axis=(0,1))) [ 0.4194304 0.4194304 0.4194304 0.4194304 0.4194304 0.4194304 ...