np.mean(im1, axis=0).reshape(1, -1)啥意思

这段代码的含义是计算一个二维数组 im1 沿着第 0 轴的平均值，并将结果重塑为一个 1 行 n 列的数组，其中 n 是 im1 的第 1 轴的长度。换句话说，它将所有行在同一列位置上的元素求平均值，最终得到一个包含所有列平均值的一维数组。该代码中的 axis=0 参数表示沿着第 0 轴（即沿着行的方向）进行计算。

相关问题

np.mean(queries, axis=0)和 np.mean(queries, axis=1)区别

### 回答1：
np.mean(queries, axis=0)表示对于矩阵queries的每一列求平均值，返回一个1维数组。
np.mean(queries, axis=1)表示对于矩阵queries的每一行求平均值，返回一个1维数组。

### 回答2：
np.mean(queries, axis=0)和 np.mean(queries, axis=1)是numpy中计算均值的两种方法，区别在于计算均值的轴的不同。

np.mean(queries, axis=0)计算的是沿着轴0的方向计算均值，也就是对每一列进行计算。对于二维数组queries来说，每一列代表一个变量或特征，计算axis=0的均值即求每一列的均值，返回一个包含每个变量均值的一维数组。

np.mean(queries, axis=1)计算的是沿着轴1的方向计算均值，也就是对每一行进行计算。对于二维数组queries来说，每一行代表一个样本或观测值，计算axis=1的均值即求每一行的均值，返回一个包含每个样本均值的一维数组。

可以使用axis参数来指定计算均值的轴，它可以取值为0、1或其他整数。当axis=0时表示沿着列的方向进行操作，当axis=1时表示沿着行的方向进行操作。

总结起来，np.mean(queries, axis=0)计算的是每一列的均值，返回一维数组；np.mean(queries, axis=1)计算的是每一行的均值，返回一维数组。

### 回答3：
np.mean(queries, axis=0)和 np.mean(queries, axis=1)的区别在于计算平均值时的轴的选择。

np.mean(queries, axis=0)表示按列计算平均值，即对二维数组queries的每一列进行求平均值。在具体实现上，它会将每一列的元素相加，然后除以列的数量得到每列的平均值。返回的结果是一个一维数组，包含了每一列的平均值。

np.mean(queries, axis=1)表示按行计算平均值，即对二维数组queries的每一行进行求平均值。具体实现上，它会将每一行的元素相加，然后除以行的数量得到每行的平均值。返回的结果是一个一维数组，包含了每一行的平均值。

因此, np.mean(queries, axis=0)得到的结果是按列计算得到的每一列的平均值，而np.mean(queries, axis=1)得到的结果是按行计算得到的每一行的平均值。这两者的结果形状是不一样的，一个是列数，一个是行数。选取哪个操作取决于需要计算平均值的轴的选择。

np.linalg.norm axis=-1

引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的无穷范数。在默认参数下，矩阵的无穷范数是指矩阵中每行的元素的绝对值的最大值。当`axis`参数设置为1时，函数将按行计算每行的无穷范数。而当`keepdims`参数设置为True时，函数将保持结果的二维特性。

引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的2范数和1范数。当`axis`参数设置为1时，函数将按行计算每行的范数值。

引用中的代码段展示了使用`np.linalg.norm`函数计算矩阵的1范数。当`axis`参数设置为0时，函数将按列计算每列的1范数值。

综上所述，若`axis`参数为-1，则表示按最后一个轴进行计算。在这种情况下，`np.linalg.norm`函数将按行计算每行的范数值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [np.linalg.norm()用法](https://blog.csdn.net/xiaobumi123/article/details/89227586)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [numpy -- np.linalg](https://blog.csdn.net/Harrytsz/article/details/81009875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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