numpy求平均值的维度设定的例子

废话不多说,我就直接上代码吧!

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.mean(a) # 将上面二维矩阵的每个元素相加除以元素个数(求平均数)
2.5
>>> np.mean(a, axis=0) # axis=0,计算所有子数组的平均值
array([ 2., 3.])
>>> np.mean(a, axis=1) # axis=1,对每一个子数组,计算它的平均值
array([ 1.5, 3.5]) 

使用以下代码验证正确

X = np.mean(last_layer_delta_of_all_input, axis=0)
print 'X:', X
print 'X_shape:', X.shape
print 'own mean'
X = np.zeros((10,1))
for delta in last_layer_delta_of_all_input:
 X += delta
X /= 10
print 'own X:', X

以上这篇numpy求平均值的维度设定的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • numpy 对矩阵中Nan的处理:采用平均值的方法

    尽管我们可以将所有的NaN替换成0,但是由于并不知道这些值的意义,所以这样做是个下策.如果它们是开氏温度,那么将它们置成0这种处理策略就太差劲了. 下面我们用平均值来代替缺失值,平均值根据那些非NaN得到. from numpy import * datMat = mat([[1,2,3],[4,Nan,6]]) numFeat = shape(datMat)[1] for i in range(numFeat): meanVal = mean(datMat[nonzero(~isnan(dat

  • python处理二进制数据的方法

    本文实例讲述了python处理二进制数据的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: #!/usr/env/env python #-*- coding: cp936 -*- ''''' add Head Infomation for pcm file ''' import sys import struct import os __author__ = 'bob_hu, hewitt924@gmail.com' __date__ = 'Dec 19,2011' __update__ = 'Dec

  • python增加矩阵维度的实例讲解

    numpy.expand_dims(a, axis) Examples >>> x = np.array([1,2]) >>> x.shape (2,) >>> y = np.expand_dims(x, axis=0) >>> y array([[1, 2]]) >>> y.shape (1, 2) >>> y = np.expand_dims(x, axis=1) # Equivalent to

  • Numpy 改变数组维度的几种方法小结

    来自 <Python数据分析基础教程:Numpy 学习指南(第2版)> Numpy改变数组维度的方法有: reshape() ravel() flatten() 用元组设置维度 transpose() resize() 下面将依次进行说明 0. 首先,创建一个多维数组 from numpy import * a = arange(24) 得到: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23] 1.reshape

  • 对numpy中轴与维度的理解

    NumPy's main object is the homogeneous multidimensional array. It is a table of elements (usually numbers), all of the same type, indexed by a tuple of positive integers. In NumPy dimensions are called axes. The number of axes is rank. For example, t

  • python 按不同维度求和,最值,均值的实例

    当变量维数加大时很难想象是怎样按不同维度求和的,高清楚一个,其他的应该就很清楚了,什么都不说了,上例子,例子一看便明白-.. a=range(27) a=np.array(a) a=np.reshape(a,[3,3,3]) 输出a的结果是: array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8]], [[ 9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17]], [[18, 19, 20], [21, 22, 23], [24, 25, 2

  • numpy求平均值的维度设定的例子

    废话不多说,我就直接上代码吧! >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.mean(a) # 将上面二维矩阵的每个元素相加除以元素个数(求平均数) 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) # axis=0,计算所有子数组的平均值 array([ 2., 3.]) >>> np.mean(a, axis=1) # axis=1,对每一个子数组,计算它的平均值 array([ 1.5

  • 用python求一重积分和二重积分的例子

    首先是对一元函数求积分,使用Scipy下的integrate函数: from scipy import integrate def g(x): return (1-x**2)**0.5 #用integrate下的quad函数可以同时求出积分结果和误差 res,err=integrate.quad(g,-1,1) #-1和1表示积分上下限,如果是正无穷用np.inf print(res,err) 得到的结果如下,前者是积分结果,后者是误差 1.5707963267948986 1.00023567

  • Python:Numpy 求平均向量的实例

    如下所示: >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b = np.array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>> a array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>> c = a + b >

  • Python Pandas实现数据分组求平均值并填充nan的示例

    Python实现按某一列关键字分组,并计算各列的平均值,并用该值填充该分类该列的nan值. DataFrame数据格式 fillna方式实现 groupby方式实现 DataFrame数据格式 以下是数据存储形式: fillna方式实现 1.按照industryName1列,筛选出业绩 2.筛选出相同行业的Series 3.计算平均值mean,采用fillna函数填充 4.append到新DataFrame中 5.循环遍历行业名称,完成2,3,4步骤 factordatafillna = pd.

  • numpy给array增加维度np.newaxis的实例

    如下所示: a[:, np.newaxis] # 给a最外层中括号中的每一个元素加[] a[np.newaxis, :] # 给a最外层中括号中所有元素加[] 以上这篇numpy给array增加维度np.newaxis的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • numpy添加新的维度:newaxis的方法

    numpy中包含的newaxis可以给原数组增加一个维度 np.newaxis放的位置不同,产生的新数组也不同 一维数组 x = np.random.randint(1, 8, size=5) x Out[48]: array([4, 6, 6, 6, 5]) x1 = x[np.newaxis, :] x1 Out[50]: array([[4, 6, 6, 6, 5]]) x2 = x[:, np.newaxis] x2 Out[52]: array([[4], [6], [6], [6],

  • JS求平均值的小例子

    效果: 事件:当输入完三个文本框后触发blur事件.计算出平均值 说明:调用方法计算出平均值, 代码: 文本框中: 复制代码 代码如下: <asp:TextBox ID="tblmyd11" Field="lmyd11" TableName="gqls_sy" EnabledAction="(12.*)"  CssClass="erp_textbox_short" runat="server

  • 使用MySQL中的AVG函数求平均值的教程

    MySQL的AVG函数是用来求出各种记录中的字段的平均值. 要了解AVG功能考虑EMPLOYEE_TBL表具有以下记录: mysql> SELECT * FROM employee_tbl; +------+------+------------+--------------------+ | id | name | work_date | daily_typing_pages | +------+------+------------+--------------------+ | 1 | J

  • numpy求矩阵的特征值与特征向量(np.linalg.eig函数用法)

    目录 求矩阵的特征值与特征向量(np.linalg.eig) 语法 功能 Parameters Returns Raises Ralated Function: Notes Examples 总结 求矩阵的特征值与特征向量(np.linalg.eig) 语法 np.linalg.eig(a) 功能 Compute the eigenvalues and right eigenvectors of a square array. 求方阵(n x n)的特征值与右特征向量 Parameters a

  • java利用数组求平均值,最大值,最小值

    复制代码 代码如下: (测试类)    package com.badu; public class Tste { public static void main(String[] args) {          Class5 sa=new Class5("周阿郎",3,2,24);          Class5 [] a=new Class5[5];          a[0]=new Class5("张扬",2,4,34);           a [1]=

随机推荐