tf.reduce_mean(x,0) > <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1.5, 1.5], dtype=float32)> tf.reduce_mean(x,1) > <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1., 2.], dtype=float32)> tf.reduce_mean(x,-1) > <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float...
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...
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...
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...
reduce: 功能同python的标准reduce一致,即重复执行某一个操作知道最后一个结果。 accumulate: 计算的中间结果会被存储 # 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 ...
numpy.ma.mean numpy.ma.median numpy.ma.power numpy.ma.prod numpy.ma.std numpy.ma.sum numpy.ma.var numpy.ma.MaskedArray.anom numpy.ma.MaskedArray.cumprod numpy.ma.MaskedArray.cumsum numpy.ma.MaskedArray.mean numpy.ma.MaskedArray.prod numpy.ma.MaskedArray.std numpy.ma.MaskedArray.sum numpy...
reduced_M = reduce_image_size_by_n(M, 2) display(reduced_M) 2、水平翻转 def flip_image(image): # Takes all rows in image (:) and reverses it the order of columns (::-1) flip_image = image[:, ::-1] return flip_image
# 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...
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）（★★☆）...
np.add.reduce(x) np.multiply.reduce(x) # accumulate可以存储每次计算的中间结果 np.add.accumulate(x) 外积:任何通用函数都可以用outer方法获得两个不同输入数组所有元素对的函数运算结果(实现乘法表) x = np.arange(1, 6) np.multiply.outer(x, x) ...