np.mean axis

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。

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reports_avg = np.mean(reports_list, axis=0) matrices_avg = np.mean(matrices_list, axis=0) micro_auc_avg = np.mean(micro_auc_list) macro_auc_avg = np.mean(macro_auc_list) fpr_avg = np.mean(fpr_list, axis=0) tpr_avg = np.mean(tpr_list, axis=0) roc_auc_avg = np.mean(roc_auc_list, axis=0)出现ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U326'), dtype('<U326')) -> None的问题怎么解决

这个错误通常是由于numpy数组中包含字符串类型的数据引起的。numpy中的大多数函数是针对数值类型的，不支持字符串类型的数据。解决方法是将字符串类型的数据转换为数值类型。你可以使用numpy中的astype()函数将字符串类型的数据转换为数值类型，例如：

reports_list = reports_list.astype(float)
matrices_list = matrices_list.astype(float)

如果你还有其他包含字符串类型数据的数组，也需要进行相应的转换。

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。