对于一维矢量,它看起来像np.mean == tf.reduce_mean,但我不明白tf.reduce_mean(x, 1) ==> [1., 2.]中发生了什么。tf.reduce_mean(x, 0) ==> [1.5, 1.5]类型是有道理的,因为[1,2]和[1,2]的平均值是[1.5,1.5],但是tf.reduce_mean(x,1)是怎么回事? 最佳解决方法 numpy.mean和tensorflow.re...
1.8.2 基于轴的“规约”操作 在NumPy的多维数组中,常有“约减”(Reduce,亦有文献译作“规约”)的提法。它表示将众多数据按照某种规则合并成一个或几个数据。“约减”之后,数据的个数在总量是减少的。 在这里,“约减”的“减”,并非减法之意,而是向量元素的减少。比如说,数组的加法操作,实际上就是一种“...
ufunc本身属于方法(方法即是类内的函数接口),ufunc之上还支持4个方法: reduce,聚合方法 accumulate,累计聚合 reduceat,按指定轴向、指定切片聚合 outer:外积 当然,后两个用处较少也不易理解,前两个在有些场景下则比较有用: 02 数组创建 numpy中支持5类创建数组的方式: 从普通数据结构创建,如列表、元组等 从特定...
ufunc本身属于方法(方法即是类内的函数接口),ufunc之上还支持4个方法: reduce,聚合方法 accumulate,累计聚合 reduceat,按指定轴向、指定切片聚合 outer:外积 当然,后两个用处较少也不易理解,前两个在有些场景下则比较有用: 02 数组创建 numpy中支持5类创建数组的方式: 从普通数据结构创建,如列表、元组等 从特定...
tf.reduce_mean(x2) > <tf.Tensor: shape=(), dtype=float32, numpy=0.5> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. tf.broadcast_to tf.broadcast_to( input, shape, name=None ) 1. 2. 3. input:要进行Broadcasting的张量 ...
reduce方法和Python的reduce函数类似,它沿着axis轴对array进行操作,相当于将<op>运算符插入到沿axis轴的所有子数组或者元素当中。 accumulate方法和reduce方法类似,只是它返回的数组和输入的数组的shape相同,保存所有的中间计算结果: reduceat方法计算多组reduce的结果,通过indices参数指定一系列reduce的起始和终了位置。reduce...
reduce,聚合方法 accumulate,累计聚合 reduceat,按指定轴向、指定切片聚合 outer,外积 当然,后两个用处较少也不易理解,前两个在有些场景下则比较有用: 02 数组创建 Numpy中支持5类创建数组的方式: 从普通数据结构创建,如列表、元组等 从特定的array结构创建,支持大量方法,例如ones、zeros、empty等等 ...
# Author: Evgeni BurovskiZ = np.arange(10)np.add.reduce(Z)34、 考虑检查两个随机数组 A 和 B是否相等 A = np.random.randint(0,2,5)B = np.random.randint(0,2,5)equal = np.allclose(A,B)print(equal)35、 使数组不可变（只读）Z = np.zeros(10)Z.flags.writeable = FalseZ[0] = 1...
reduce:功能同python的标准reduce一致,即重复执行某一个操作直到最后一 个结果 accumulate:计算的中间结果会被存储 import numpy as np # reduce a = np. arange(100 ) #把a内所有值进行相加 b = np. add. reduce(a) print("b = ",b) #把a内所有制相加,但相加的中间结果需要保存下来 ...
0,1,11,endpoint=False)[1:]40.创建一个大小为10的随机向量并将其排序（★★☆）Z = np.random.random(10)Z.sort()41.如何求和一个比np.sum快的小数组？（★★☆）Z = np.arange(10)np.add.reduce(Z)42.考虑两个随机数组A和B，检查它们是否相等（★★☆）43.使数组不可变（只读）（★★☆）...