求平均时用pre_mean = np.mean(pre, axis=1)和pre_mean = pre.mean(1)有什么区别

`pre_mean = np.mean(pre, axis=1)`和`pre_mean = pre.mean(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`是`numpy`库中的函数，而`mean`是`numpy`库中`ndarray`对象的方法。因此，`np.mean`在执行时需要引入`numpy`库，而`mean`方法则是`ndarray`对象的一部分，不需要额外引入库。

另外，`np.mean`可以通过`axis`参数指定计算平均值的轴，而`mean`方法则是通过在括号内传递`axis`参数来实现相同的功能。

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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。

pre_mean = np.mean(pre, axis=(1, 2))什么意思

这是一个基于 Numpy 的函数，用于对 Numpy 数组 `pre` 沿着第二维和第三维进行均值计算，得到一个一维数组 `pre_mean`，其中每个元素表示对应行和列的均值。

具体来说，函数的输入是一个三维 Numpy 数组 `pre`，其 shape 为 (m, n, p)，其中 m 表示样本数量，n 表示数组的第二维大小，p 表示数组的第三维大小。函数的返回值是一个一维 Numpy 数组 `pre_mean`，其长度为 m，其中每个元素都代表 `pre` 数组在对应行和列上的均值。

函数的实现过程如下：

1. `np.mean(pre, axis=(1, 2))` 对 `pre` 进行均值计算，`axis=(1, 2)` 表示沿着第二维和第三维进行均值计算。函数返回一个一维 Numpy 数组 `pre_mean`，其长度为 m，其中第 i 个元素表示 `pre` 数组第 i 个样本在第二维和第三维上的均值。

需要注意的是，如果 `pre` 的第二维和第三维大小不相同，将会抛出 ValueError 异常。如果要对其他维度进行均值计算，可以修改 `axis` 参数的值。