np.mean axis
时间: 2023-11-17 08:57:30 浏览: 33
np.mean()函数中的axis参数用于指定计算均值的轴。如果axis=None,则计算整个数组的均值;如果axis=0,则计算每一列的均值;如果axis=1,则计算每一行的均值;如果axis=(0,1)或axis=(1,0),则计算整个二维数组的均值。如果数组的维度更高,则可以使用类似的方式指定计算均值的轴。
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。
pre_mean = np.mean(pre, axis=1)和pre_mean = np.mean(pre,1)有什么区别
`pre_mean = np.mean(pre, axis=1)`和`pre_mean = np.mean(pre,1)`实现的功能相同,都是求`pre`数组的每行的平均值。
区别在于,`np.mean()`函数可以通过`axis`参数指定计算平均值的轴,而`pre_mean = np.mean(pre,1)`是`np.mean()`函数的简写形式,其中`1`代表了`axis=1`,即计算每行的平均值。如果要计算每列的平均值,则需要使用`pre_mean = np.mean(pre,0)`或`pre_mean = np.mean(pre,axis=0)`。
总的来说,`np.mean(pre, axis=1)`更加明确地指定了计算平均值的轴,更加清晰易懂。而`np.mean(pre,1)`则是其简写形式,更加简洁。