关于numpy mean函数的axis参数
来源:互联网 发布:python 统计词频 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 19:56
理解多维矩阵的”求和”、”平均”操作确实太恶心了,numpy提供的函数里还有一堆参数,搞得晕头转向的,这里做个笔记,提醒一下自己, 下面是例程
import numpy as npX = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]])print np.mean(X, axis=0, keepdims=True)print np.mean(X, axis=1, keepdims=True)
结果是分别是
[[ 1.5] [[ 4. 5.]] [ 4.5] [ 7.5]]
我个人比较raw的认识就是,axis=0,那么输出矩阵是1行,求每一列的平均(按照每一行去求平均);axis=1,输出矩阵是1列,求每一行的平均(按照每一列去求平均)。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。
资料2是官方文档,也是写的比较清楚。具体的根据程序理解吧。
参考资料:
1、 http://www.jianshu.com/p/f9e3fd264932 2017.10.26
2、https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.mean.html 2017.10.26
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