np.average 和 np.mean 有什么区别

时间: 2024-01-11 21:05:49 浏览: 138
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在Python3 numpy中mean和average的区别详解

NumPy中的np.average和np.mean都是用于计算数组中元素的平均值的函数，它们的区别在于对权重的处理方式不同。 np.mean函数计算数组中所有元素的算术平均值，即将所有元素相加后除以元素个数。例如，对于数组[1, 2, 3, 4, 5]，np.mean函数将返回3.0。 np.average函数也计算数组中所有元素的平均值，但是它可以指定每个元素的权重。例如，对于数组[1, 2, 3, 4, 5]和权重[1, 2, 3, 4, 5]，np.average函数将返回3.6666666666666665，因为(1*1 + 2*2 + 3*3 + 4*4 + 5*5) / (1+2+3+4+5) = 3.6666666666666665。 因此，np.average函数比np.mean函数更加灵活，可以用于处理带权重的数据。
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python numpy 的一些基本操作和结果展示.zip

average = np.mean(arr) std_dev = np.std(arr) max_value = np.max(arr) 数组的切片和索引也非常灵活，你可以选择特定的行、列或者按条件选取元素。例如，arr[1:]表示取数组的第二个及以后的所有元素，而...

np.mean与np.average有什么区别

np.mean() 和 np.average() 都是 NumPy 库中用于计算平均值的函数，但在某些方面有细微的区别： 1. **简单平均** (np.mean())：默认情况下，mean() 计算的是所有元素的算术平均数，包括浮点数。它适用于...

详细解释一下np.average的用法

Sure, np.average is a function in the NumPy library that computes the average (also known as mean) of an array or sequence. It takes two arguments: the first argument is the array or sequence that we ...

优化该段代码import numpy as np from PIL import Image def white_balance(image_path): img = Image.open(image_path).convert('RGB') img_np = np.array(img) r, g, b = np.mean(img_np[:, :, 0]), np.mean(img_np[:, :, 1]), np.mean(img_np[:, :, 2]) avg = (r + g + b) / 3 img_np[:, :, 0] = np.minimum(img_np[:, :, 0] * (avg / r), 255) img_np[:, :, 1] = np.minimum(img_np[:, :, 1] * (avg / g), 255) img_np[:, :, 2] = np.minimum(img_np[:, :, 2] * (avg / b), 255) new_img = Image.fromarray(np.uint8(img_np)) return new_img并且保存图像

1. 使用 np.mean() 计算图片的平均值，可以使用 np.average() 或者 np.mean(axis=(0,1)) 代替，后者可以减少一个维度的计算，提高效率。 2. 在计算 avg 时，可以使用 np.mean() 计算三个通道的平均值，...

观察图像的直流分量 具体理论知识可参考课本 61 页相关内容。编写代码，输出如下图所示的结 果： 提示：原图随此文档一起发送给大家，文件名为“Fig0429.tif”。由函数 np.fft.fft2 可以得到其傅里叶变换系数，用 np.abs 计算复数幅度谱后可以得到频率为 0 时 的直流分量。由函数 np.average 可以得到图像的灰度均值，根据第四章的作业 题可以计算� = �(0,0) 𝑀�

mean_intensity = np.average(gray_img) # 计算直流分量 dc = mean_intensity - dc_component 根据上述代码计算出来的直流分量为 29.0278。这个值与题目中给出的结果稍有不同，可能是由于计算过程中使用的方法...

import pandas as pd data = pd.read_excel('C:\Users\home\Desktop\新建文件夹(1)\支撑材料\数据\111.xlsx','Sheet5',index_col=0) data.to_csv('data.csv',encoding='utf-8') import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"data.csv", encoding='utf-8', index_col=0).reset_index(drop=True) df from sklearn import preprocessing df = preprocessing.scale(df) df covX = np.around(np.corrcoef(df.T),decimals=3) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX.T) featValue, featVec def meanX(dataX): return np.mean(dataX,axis=0) average = meanX(df) average m, n = np.shape(df) m,n data_adjust = [] avgs = np.tile(average, (m, 1)) avgs data_adjust = df - avgs data_adjust covX = np.cov(data_adjust.T) covX featValue, featVec= np.linalg.eig(covX) featValue, featVec tot = sum(featValue) var_exp = [(i / tot) for i in sorted(featValue, reverse=True)] cum_var_exp = np.cumsum(var_exp) plt.bar(range(1, 14), var_exp, alpha=0.5, align='center', label='individual explained variance') plt.step(range(1, 14), cum_var_exp, where='mid', label='cumulative explained variance') plt.ylabel('Explained variance ratio') plt.xlabel('Principal components') plt.legend(loc='best') plt.show() eigen_pairs = [(np.abs(featValue[i]), featVec[:, i]) for i in range(len(featValue))] eigen_pairs.sort(reverse=True) w = np.hstack((eigen_pairs[0][1][:, np.newaxis], eigen_pairs[1][1][:, np.newaxis])) X_train_pca = data_adjust.dot(w) colors = ['r', 'b', 'g'] markers = ['s', 'x', 'o'] for l, c, m in zip(np.unique(data_adjust), colors, markers): plt.scatter(data_adjust,data_adjust, c=c, label=l, marker=m) plt.xlabel('PC 1') plt.ylabel('PC 2') plt.legend(loc='lower left') plt.show()

这段代码是在进行主成分分析（PCA）的数据预处理和可视化操作。首先读取一个 Excel 文件并将其转换为 CSV 格式，然后使用 sklearn 库中的 preprocessing 模块对数据进行标准化处理，接着计算数据集的协方差矩阵并...

np.mean 参数

在NumPy库中，np.mean() 函数用于计算数组（ndarray）的平均值。这个函数有几个可选的参数，用于控制其行为： ...average = np.mean(arr) # 或者计算某一列的平均值 col_mean = np.mean(arr, axis=0)

result00 = result00.groupby(['ym', 'size_rank', 'pe_rank']).agg(ewret=('RET', 'mean'), vwret=('RET', lambda x: np.average(x, weights=result00.loc[x.index, 'size']))).reset_index()

- vwret=('RET', lambda x: np.average(x, weights=result00.loc[x.index, 'size'])) 利用 result00 中的 size 列进行加权平均值的计算，并将其命名为 vwret； - .reset_index() 对结果进行重置索引，将...

#make predictions preds = [] for i in range(0,104): a = train['close'][len(train)-104+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 preds.append(b) #calculate rmse rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) rms代码的流程图怎么画

|__ Calculate the root mean squared error (RMSE) between the predicted values and the actual values of the validation set | End 这个流程图描述了代码的每个步骤以及它们之间的关系。开始时，我们初始...

diff = np.abs(predicted_onehot - test_labels) accuracy = np.mean((diff == np.array([0, 0, 0])).all(axis=1)) accuracy = accuracy.append() print(accuracy)怎么做可以求平均值

average_accuracy = np.mean(accuracies) # 求平均精确率 print("Average accuracy:", average_accuracy) 其中，num_of_tests 为测试集大小，accuracies 列表存储每次计算出来的精确率，np.mean 函数可以...

last_10_average = np.mean(X[:, -10:], axis=1) 中 last_10_average是什么类型

last_10_average是一个NumPy数组，它是通过对X矩阵的最后10列取平均值计算得到的。由于X矩阵的每一行代表一个特征，所以last_10_average是一个一维数组，长度为m，其中m是X矩阵的行数，即特征的维数。因此，last_10_...

import numpy as np class KMeans: def __init__(self, k=2, tolerance=0.0001, max_iterations=300): self.k = k self.tolerance = tolerance self.max_iterations = max_iterations def fit(self, data): self.centroids = {} # Initialize the centroids, the first 'k' data points in the dataset for i in range(self.k): self.centroids[i] = data[i] # Begin the iterations for i in range(self.max_iterations): self.classes = {} for j in range(self.k): self.classes[j] = [] # Find the distance between the point and cluster; choose the nearest centroid for point in data: distances = [np.linalg.norm(point - self.centroids[centroid]) for centroid in self.centroids] classification = distances.index(min(distances)) self.classes[classification].append(point) previous = dict(self.centroids) # Calculate the mean of the clusters to update the centroids for classification in self.classes: self.centroids[classification] = np.average(self.classes[classification], axis=0) # Check if converged is_converged = True for centroid in self.centroids: original_centroid = previous[centroid] curr_centroid = self.centroids[centroid] if np.sum((curr_centroid - original_centroid) / original_centroid * 100.0) > self.tolerance: is_converged = False # If converged, break out of the loop if is_converged: break解释具体代码含义

import numpy as np 是导入 NumPy 库并将其重命名为 np，方便在代码中使用。class KMeans 是定义了一个 KMeans 类，用于实现 K 均值聚类算法。__init__ 函数是类的构造函数，用于初始化类的属性，包括聚类...

def grad_cam(img, imgs0, end_points, sess, predicted_class, layer_name, nb_classes, eval_image_size): # Conv layer tensor [?,10,10,2048] conv_layer = end_points[layer_name] # [1000]-D tensor with target class index set to 1 and rest as 0 one_hot = tf.sparse_to_dense(predicted_class, [nb_classes], 1.0) signal = tf.multiply(end_points[_logits_name], one_hot) loss = tf.reduce_mean(signal) grads = tf.gradients(loss, conv_layer)[0] # Normalizing the gradients norm_grads = tf.divide(grads, tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(grads))) + tf.constant(1e-5)) output, grads_val = sess.run([conv_layer, norm_grads], feed_dict={imgs0: img}) output = output[0] # [10,10,2048] grads_val = grads_val[0] # [10,10,2048] weights = np.mean(grads_val, axis = (0, 1)) # [2048] cam = np.ones(output.shape[0 : 2], dtype = np.float32) # [10,10] # Taking a weighted average for i, w in enumerate(weights): cam += w * output[:, :, i] # Passing through ReLU cam = np.maximum(cam, 0) cam = cam / np.max(cam) cam3 = cv2.resize(cam, (eval_image_size,eval_image_size)) return cam3

这是一个用于生成Grad-CAM的函数。它需要一个输入图像img、一组参考图像imgs0、模型的中间层特征图end_points、会话sess、预测的类别predicted_class、目标层的名称layer_name、类别数nb_classes以及评估图像的尺寸...

from scipy import signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS' original_sig = np.loadtxt("resources/unbalanced.txt") original_sig -= np.mean(original_sig) N = len(original_sig) pi = np.pi f2_jw = np.fft.fft(original_sig) f2_jw = np.fft.fftshift(f2_jw) jw_list = [complex(0, 1) * 2 * pi / N * item for item in np.linspace(-N/2, N/2, N, endpoint=False)] f1_jw = [] for i, (item1, item2) in enumerate(zip(f2_jw, jw_list)): if abs(item2) != 0: f1_jw.append(item1/item2) else: f1_jw.append(complex(0, 0)) f1_jw = np.array(f1_jw) * 1000 # m到mm的量纲转换 f1_jw = np.fft.ifftshift(f1_jw) vel_sig = np.fft.ifft(f1_jw).real fs = 8192 dt = 1/fs vel_sig *= dt # 实际采样频率为8192而非1，因此积分结果要乘以dt t_axis = [i * dt for i in range(len(original_sig))] result = signal.detrend(vel_sig) plt.figure(figsize=(12, 3)) plt.subplot(121) plt.plot(t_axis, vel_sig, label="频域积分计算得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.subplot(122) plt.plot(t_axis, result, label="频域积分后去趋势得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.show()将这段代码使用C语言进行编写，原始样本长度为512，为实数，在进行FFT处理之前，原始样本设置为复数，虚部全部设置为0

以下是使用C语言编写的代码： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> ...代码中还包含了读写文件的功能，将速度信号和去趋势后的速度信号分别写入了 vel_sig.txt 和 result.txt 文件中。

last_10_average = np.mean(forestdata[:, -10:], axis=1) forestdata是带索引的dataframe类型

last_10_average = np.mean(forestdata.iloc[:, -10:], axis=1) 或者 last_10_average = np.mean(forestdata.loc[:, forestdata.columns[-10:]], axis=1) 其中，forestdata.columns表示DataFrame的...

def plot_rate( rate_his, rolling_intv = 50, ylabel='标准化计算速率',ax=None): import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib as mpl rate_array = np.asarray(rate_his) # 将一个 Python 列表 rate_his 转换为 NumPy 数组 rate_array df = pd.DataFrame(rate_his) # 创建了一个名为df的Pandas DataFrame对象，将rata_his数据进行索引拆分过滤排序 if ax is None: fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) mpl.style.use('seaborn') #设置matplotlib 库的绘图风格为 seaborn 风格 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,8))# 使用 Matplotlib 库创建一个带有指定大小的子图对象，宽为15，高为8 plt.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') #使用plt.plot函数将生成的x轴和y轴坐标绘制成折线图，并且'b' 表示蓝色的线条。 plt.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).max()[0].values), color = 'b', alpha = 0.2) #将这两个曲线之间的区域填充成颜色为蓝色、透明度为0.2的矩形 plt.ylabel(ylabel)# 设置纵轴标签 plt.xlabel('Time Frames')#设置横轴标签 plt.show()， plot_rate(Q.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Data Queue') plot_rate(energy.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Energy Consumption')，将多个函数绘制于横坐标相同的同一张图

ax.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') ax.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_...

for voxel_idx in np.ndindex(*voxel_grid.shape): if voxel_grid[voxel_idx]: voxel_points = point_cloud[(point_cloud / voxel_size).astype(int) == voxel_idx] voxel_average_positions[voxel_idx] = np.mean(voxel_points, axis=0) 代码出错， 无法显示子级：解析变量时出错，回溯（最近的调用在最上方）

2. 检查变量voxel_grid和point_cloud是否已经正确定义和初始化。 3. 确保voxel_grid是一个二进制的数组，可以使用布尔索引进行判断。 4. 检查point_cloud数组的形状和类型是否正确。 5. 确保voxel_size是一个合适的...

import numpy as np import cv2 as cv # 加载图片 img = cv.imread('4.jpg') # 灰度化 img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, thresh = cv.threshold(img_gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY) # 寻找连通域 num_labels, labels, stats, centroids = cv.connectedComponentsWithStats(thresh, connectivity=8) # 计算平均面积 areas = list() for i in range(num_labels): areas.append(stats[i][-1]) print("轮廓%d的面积:%d" % (i, stats[i][-1])) area_avg = np.average(areas[1:-1]) print("轮廓平均面积:", area_avg) # 筛选超过平均面积的连通域 image_filtered = np.zeros_like(img) for (i, label) in enumerate(np.unique(labels)): # 如果是背景，忽略 if label == 0: continue if stats[i][-1] < area_avg : image_filtered[labels == i] = 255 #cv.imshow("image_filtered", image_filtered) #cv.imshow("img", img) cv.imwrite('4.jpg',image_filtered ) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows(),将上述代码转化为c++形式

以下是将上述Python代码转化为C++形式的示例...同时，C++中没有Python中的np.average()方法，需要使用OpenCV的mean()方法计算平均值。此外，C++中的Mat类需要使用.at()方法访问元素，而不是Python中的下标索引。

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average = np.mean(my_array) ``` 此外，NumPy在图像处理和计算机图形学中也发挥着重要作用，因为图像可以表示为多维数组。NumPy提供了对图像进行变换、滤波和分析的工具。 总之，NumPy是Python科学计算的基石，它...
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