X.mean(axis=0) axis

时间: 2024-06-04 08:07:07 浏览: 134
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axis example

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`axis` 是 `numpy` 数组的一个参数，用于指定函数沿数组的哪个轴进行计算。 在 `X.mean(axis=0)` 中，`axis=0` 表示计算每列的平均值，即对每列求平均值，返回一个行向量，其中每个元素是对应列的平均值。 如果是 `X.mean(axis=1)`，则表示计算每行的平均值，即对每行求平均值，返回一个列向量，其中每个元素是对应行的平均值。
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Python之NumPy(axis=0 与axis=1)区分详解

python中的axis究竟是如何定义的呢？他们究竟代表是DataFrame的行还是列？考虑以下代码： >>>df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2]...如果我们调用df.mean(axis=1),我们将得到按行计算的均值 >>> df.mean

if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var

std 表示标准差，var 是方差，10e-7 是一个很小的数，用于避免方差为 0 的情况。self.batch_size 表示当前 batch 的大小，self.xc 表示 xc 的值，self.xn 表示 xn 的值，self.std 表示 std 的值。接着，它使用动量法...

解释代码df['month_mean'] = df.mean(axis = 1) df.loc['year_mean'] = df.mean(axis = 0)

- df.mean(axis=0)表示在每列上计算平均值，返回一个Series类型的对象，其中每个元素都是对应列的平均值。 接下来，代码将每行的平均值保存在一个名为'month_mean'的新列中，以便于后续分析和可视化。而每列的...

np.array(cv_results)[:, :, tmplate, :].mean(axis=0).mean(axis=0)

这是一个Python代码片段，它的功能是对一个三维的numpy数组进行处理和计算。具体来说，它首先使用了numpy的array函数将一个名为cv_...最后，它使用了mean函数对所选部分进行平均值的计算，并返回一个一维numpy数组。

#预测因子(海温) #nino3.4赤道东太平洋（190-220，-5-5） a22=sst_djf.sel(lon=slice(190,220),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a2=(a22-a22.mean())/a22.std() #赤道印度洋(50-80,-5-5) a33=sst_djf.sel(lon=slice(50,100),lat=slice(5,-5)).mean(axis=1).mean(axis=1) a3=(a33-a33.mean())/a33.std() #预测因子(环流场) #南欧（30-40，35-45） b11=hgt_djf.sel(lon=slice(30,40),lat=slice(45,35)).mean(axis=1).mean(axis=1) b1=(b11-b11.mean())/b11.std() #太平洋副高（120-180，-10-10） b22=hgt_djf.sel(lon=slice(120,180),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b2=(b22-b22.mean())/b22.std() #印度洋（60-80，-10-10） b33=hgt_djf.sel(lon=slice(60,80),lat=slice(10,-10)).mean(axis=1).mean(axis=1) b3=(b33-b33.mean())/b33.std() x=np.vstack([(a2,a3,b1,b2,b3)]).T x2=np.vstack([(a2,b1)]).T y=pre_standard #多元线性回归 res=np.linalg.lstsq(x,y,rcond=None) n=res[0] ##各项系数 y_fit=(n.T*x).sum(axis=1) #拟合数据 res2=np.linalg.lstsq(x2,y,rcond=None) n2=res2[0] ##各项系数 y_fit2=(n2.T*x2).sum(axis=1) #拟合数据 #可视化 time=np.arange(1961,2017,1) fig = plt.figure(figsize=[16, 5]) ax = fig.add_subplot() ax.plot(time, y,marker='o', color='gray', markersize=5) ax.plot(time, y_fit,marker='*', color='b', markersize=5) ax.plot(time, y_fit2,marker='^', color='r', markersize=5) ax.set_title('model',fontsize=20,fontweight='bold') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('Pre') plt.legend(['Source data','Fitted1','Fitted2'],frameon=False,loc='best') plt.show()选做剔除一年的交叉检验，独立试报

n_samples = x.shape[0] n_train = int(train_size * n_samples) x_train, x_test = x[:n_train], x[n_train:] y_train, y_test = y[:n_train], y[n_train:] # 训练模型 res = np.linalg.lstsq(x_train, y_train, ...

y1 = cv_results[:, :, tmplate, :].mean(axis=0).mean( axis=0) + cv_results[:, :, tmplate, :].reshape(25, -1).std(axis=0)

- .mean(axis=0) 对第一个维度求平均值，即对所有样本求平均值，得到一个 2 维数组。 - .mean(axis=0) 对第二个维度求平均值，即对所有重复实验求平均值，得到一个 1 维数组。 - cv_results[:, :, tmplate, :]....

np.array(cv_results)[:, :, tmplate, :].mean(axis=0).mean( axis=0)[-1])

这行代码中，首先使用了 NumPy 库中的 np.array 函数将 cv_results 转换为 NumPy 数组；然后对数组进行了三次索引操作，第一次索引取出所有的行，第二次索引取出所有的列，第三次索引取出 tmplate 列；...

FutureWarning: In a future version, DataFrame.mean(axis=None) will return a scalar mean over the entire DataFrame. To retain the old behavior, use 'frame.mean(axis=0)' or just 'frame.mean()' return mean(axis=axis, dtype=dtype, out=out, **kwargs)

df.mean(axis=0) 另外如果你不需要在整个 DataFrame 上计算平均值，而是希望在某些列上计算平均值，也可以直接使用 Series.mean 函数，例如： python df['column_name'].mean() 这样可以避免出现...

data = (data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0)

其中，data.mean(axis=0) 是对数据集的每一列求平均值，得到一个 1xn 的向量，n 表示数据集的特征数。 data.std(axis=0) 是对数据集的每一列求标准差，得到一个 1xn 的向量。 然后，用 data 减去每一列的平均值，...

def __forward(self, x, train_flg): if self.running_mean is None: N, D = x.shape self.running_mean = np.zeros(D) self.running_var = np.zeros(D) if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var else: xc = x - self.running_mean xn = xc / ((np.sqrt(self.running_var + 10e-7))) out = self.gamma * xn + self.beta return out

如果 self.running_mean 为空，那么它会被初始化为一个全零的数组，self.running_var 也同理。在训练模式下，它首先计算输入张量 x 的均值 mu 和方差 var，并将其用于对输入张量 x 进行标准化（即归一化）。然后，将...

FutureWarning: In a future version, DataFrame.mean(axis=None) will return a scalar mean over the entire DataFrame. To retain the old behavior, use frame.mean(axis=0) or just frame.mean() return

这是一个警告信息，意思是在未来的版本中，DataFrame.mean...为了保留旧的行为，可以使用frame.mean(axis=0)或者直接使用frame.mean()。这个警告信息是为了提醒用户在未来的版本中可能需要改变代码，以适应新的行为。

X_mean = X_train.mean(axis=0)

The "mean" function in numpy calculates the average of the specified axis. In this case, "axis=0" means that the function will calculate the mean of each column in the X_train dataset. The resulting...

upZscore = (data_heat - data_heat.mean(axis=0)) / data_heat.std(axis=0)

The code first calculates the mean of the data_heat variable along the 0 axis (which is usually the rows). It then subtracts this mean from each value in the data_heat variable. Next, it calculates ...

解释data = torch.from_numpy((data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0))

- (data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0) 对data数组进行减去均值然后除以标准差的操作，得到一个新的NumPy数组。 - torch.from_numpy() 将这个新的NumPy数组转换为PyTorch张量，并将其赋值给变量...

air_data = (air_data - air_data.mean(axis = 0)) / (air_data.std(axis = 0))

具体来说，代码中的 air_data.mean(axis=0) 计算出 air_data 中每列数据的平均值，而 air_data.std(axis=0) 则计算每列数据的标准差。然后，用原数据减去平均值，再除以标准差，就可以得到标准化后的数据。这种处理...

class KMeans: def __init__(self, k=2): self.k = k def fit(self, X): # 初始化聚类中心 self.centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], self.k, replace=False)] while True: # 计算每个样本到聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((X - self.centroids[:, np.newaxis]) ** 2).sum(axis=2)) # 将每个样本分配到距离最近的聚类中心 labels = np.argmin(distances, axis=0) # 计算新的聚类中心 new_centroids = np.array([X[labels == i].mean(axis=0) for i in range(self.k)]) # 判断是否收敛 if np.allclose(new_centroids, self.centroids): break self.centroids = new_centroids def predict(self, X): distances = np.sqrt(((X - self.centroids[:, np.newaxis]) ** 2).sum(axis=2)) return np.argmin(distances, axis=0)

这是一个简单的 KMeans 聚类算法的实现。KMeans 算法是一种无监督学习算法，通过将样本分成 k 类，并将每个样本分配到距离最近的聚类中心，来实现聚类任务。 在这个实现中，初始化时指定了聚类的数目 k。...

# coding: utf-8 import numpy as np def identity_function(x): return x def step_function(x): return np.array(x > 0, dtype=np.int) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_grad(x): return (1.0 - sigmoid(x)) * sigmoid(x) def relu(x): return np.maximum(0, x) def relu_grad(x): grad = np.zeros(x) grad[x>=0] = 1 return grad def softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T x = x - np.max(x) # 溢出对策 return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x)) def mean_squared_error(y, t): return 0.5 * np.sum((y-t)**2) def cross_entropy_error(y, t): if y.ndim == 1: t = t.reshape(1, t.size) y = y.reshape(1, y.size) # 监督数据是one-hot-vector的情况下，转换为正确解标签的索引 if t.size == y.size: t = t.argmax(axis=1) batch_size = y.shape[0] return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + 1e-7)) / batch_size def softmax_loss(X, t): y = softmax(X) return cross_entropy_error(y, t)

其中 identity_function 表示恒等函数，step_function 表示阶跃函数，sigmoid 和 sigmoid_grad 表示 sigmoid 函数及其导数，relu 和 relu_grad 表示 ReLU 函数及其导数，softmax 表示 softmax 函数，mean_squared_...

df_mean = df.mean df = df.drop('mean',axis=1) df.insert(-3,'mean',df_mean)这串代码是什么意思

这段代码的作用是将DataFrame中的"mean"列移动到倒数第三列，并计算其他列的平均值并插入到"mean"列中。 具体地说，代码第一行计算了DataFrame中的每一列的平均值，并将结果存储在变量df_mean中。第二行代码删除了...

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