numpy中array.sum(axis=0)的axis是什么意思

时间: 2024-03-29 07:37:41 浏览: 182
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Python中axis=0和axis=1的理解

在NumPy中，`array.sum(axis=0)`表示对数组沿着第一个维度（即行）进行求和，返回一个一维数组，其中每个元素是相应列的总和。`axis`参数用于指定沿着哪个轴进行求和。当`axis=0`时，表示对每一列进行求和，返回一个包含每列总和的一维数组。当`axis=1`时，表示对每一行进行求和，返回一个包含每行总和的一维数组。如果`axis`参数被省略，则默认对整个数组进行求和。
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解释： def gray2rv(self, gray_code): # Gray Code to real value: one piece of a whole chromosome # input is a 2-dimensional numpy array of 0 and 1. # output is a 1-dimensional numpy array which convert every row of input into a real number. _, len_gray_code = gray_code.shape b = gray_code.cumsum(axis=1) % 2 mask = np.logspace(start=1, stop=len_gray_code, base=0.5, num=len_gray_code) return (b * mask).sum(axis=1) / mask.sum()

具体来说，输入参数gray_code是一个由0和1组成的二维numpy数组，每一行表示一个格雷码，输出是一个一维numpy数组，将每一行格雷码转换成一个实数值。具体的实现过程是，先对gray_code进行行累加，然后对2取模，得到...

for it in range(len(data_sum)): mx = data_sum.max(axis=0).max(axis=0).max(axis=0) data_sum[it, 0, :, :, :] = np.array(data_sum) / mx

这段代码的作用是将data_sum数组中的每个元素都除以该数组中的最大值，使所有元素的值都在0到1之间。具体来说，代码中的for循环遍历了data_sum数组的每个元素，并将该数组中的三个维度（即第1、2、3个维度）的...

# 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)

例如，sigmoid 函数常被用于神经网络中的神经元激活函数，用于二分类任务的预测；ReLU 函数则常被用于卷积神经网络中的卷积层激活函数，用于提取图像特征；softmax 函数则常被用于神经网络中的输出层激活函数，用于...

运行程序报错，提示numpy.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 0，img = cv2.imread('1.tiff', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) row_sum = np.sum(img != 0, axis=1) plt.plot(row_sum) plt.show()

这个错误通常是由于灰度图像读取失败导致的。请确认一下1.tiff文件是否存在，并且是一...= 0, axis=1) # 绘制图像 plt.plot(row_sum) plt.show() 在这里，/path/to/1.tiff应该替换为1.tiff文件的绝对路径。

import numpy as np a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) np.sum(a) print(np.sum(a, axis=0)) print(np.sum(a, axis=1))比较一下输出的这两种求和结果有何不同

而np.sum(a, axis=0)是按列求和，输出结果为[6, 8, 10, 12]，即第一列元素相加得到6，第二列元素相加得到8，以此类推。np.sum(a, axis=1)是按行求和，输出结果为[10, 26]，即第一行元素相加得到10，第二行元素相加...

.sum(axis=1)

.sum(axis=1) 是 NumPy 或 Pandas 库中的一个函数或方法，用于计算矩阵或数组的行之和。其中，axis=1 表示沿矩阵或数组的第二维（即行）进行求和。具体来说，它将沿着行的方向对数据进行求和，返回一个行向量，...

解释以下代码：import pandas as pd data = pd.read_excel('../数据表/1.xlsx') import numpy as np X = np.array(data) def kmeans(X, k, max_iter=100): # 随机选择k个质心 centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], k, replace=False), :] for i in range(max_iter): # 分配样本到簇中 distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) labels = np.argmin(distances, axis=0) # 计算每个簇的质心 new_centroids = np.array([X[labels == j].mean(axis=0) for j in range(k)]) # 判断质心是否发生变化 if np.allclose(centroids, new_centroids): break centroids = new_centroids return labels, centroids labels, centroids = kmeans(X, 4)

1. 首先用pandas库读取Excel数据表"../数据表/1.xlsx"并将其转换为numpy数组X。 2. 定义了一个kmeans函数，它接受三个参数：X是数据集，k是簇的数量，max_iter是迭代的最大次数。 3. 在kmeans函数中，随机初始化k...

分析代码 def backward(self, X, y, learning_rate): error = self.y_hat - y error_array = error.values error_flat = error_array.ravel() delta2 = error_flat delta1 = np.dot(delta2_flat, self.weights2.T) * self.relu_derivative(self.a1) grad_weights2 = np.dot(self.a1.T, delta2) grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1) grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0) self.weights2 -= learning_rate * grad_weights2 self.bias2 -= learning_rate * grad_bias2 self.weights1 -= learning_rate * grad_weights1

7. grad_bias2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True)：计算输出层偏差的梯度。 8. grad_weights1 = np.dot(X.T, delta1)：计算隐藏层权重的梯度。 9. grad_bias1 = np.sum(delta1, axis=0)：计算隐藏层...

c= np.arange(24).reshape(3,4,2)c.sum(axis = 0)

具体地，c.sum(axis=0)将c中每个二维数组的相同位置的元素相加，得到一个形状为(4,2)的新数组，即： array([[12, 15], [18, 21], [24, 27], [30, 33]]) 可以使用以下代码验证： import numpy as ...

import sys from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM import numpy as np dice_num = 3 x_num = 8 dice_hmm = MultinomialHMM(n_components=3,n_features=8,n_trials=10) dice_hmm.startprob_ = np.ones(3) / 3.0 dice_hmm.transmat_ = np.ones((3, 3)) / 3.0 dice_hmm.emissionprob_ = np.array([[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]) dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis] X = np.array([[0], [5], [2], [4], [1], [6], [2], [4], [1], [3], [2], [5], [0], [4], [3]]) Z = dice_hmm.decode(X) # 问题A logprob = dice_hmm.score(X) # 问题B # 问题C x_next = np.dot(dice_hmm.transmat_, dice_hmm.emissionprob_) print("state: ", Z) print("logprob: ", logprob) print("prob of x_next: ", x_next)上述代码显示错误：

import numpy as np 然后，MultinomialHMM类没有n_trials参数，可以将dice_hmm的定义修改为： dice_hmm = MultinomialHMM(n_components=3,n_features=8) 修改以上两处后，将代码复制到Python环境中运行即可。

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size)) def forward(self, X): self.hidden_layer = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.activated_hidden_layer = self.sigmoid(self.hidden_layer) self.output_layer = np.dot(self.activated_hidden_layer, self.weights2) + self.bias2 self.activated_output_layer = self.sigmoid(self.output_layer) return self.activated_output_layer def sigmoid(self, s): return 1 / (1 + np.exp(-s)) def sigmoid_derivative(self, s): return s * (1 - s) def backward(self, X, y, o, learning_rate): self.error = y - o self.delta_output = self.error * self.sigmoid_derivative(o) self.error_hidden = self.delta_output.dot(self.weights2.T) self.delta_hidden = self.error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.activated_hidden_layer) self.weights1 += X.T.dot(self.delta_hidden) * learning_rate self.bias1 += np.sum(self.delta_hidden, axis=0, keepdims=True) * learning_rate self.weights2 += self.activated_hidden_layer.T.dot(self.delta_output) * learning_rate self.bias2 += np.sum(self.delta_output, axis=0, keepdims=True) * learning_rate def train(self, X, y, learning_rate, epochs): for epoch in range(epochs): output = self.forward(X) self.backward(X, y, output, learning_rate) def predict(self, X): return self.forward(X) X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) nn = BPNeuralNetwork(3, 4, 1) nn.train(X, y, 0.1, 10000) new_data = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]]) print(nn.predict(new_data))

训练过程中，使用随机初始化的权重和偏置，对训练数据进行前向传播，计算输出值，在计算误差，并使用反向传播算法更新权重和偏置，最终得到一个可以进行二分类的神经网络模型。 在代码的最后，我们使用训练好的...

import sys from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM import numpy as np dice_num = 3 x_num = 8 dice_hmm = MultinomialHMM(n_components=3, n_trials=10) dice_hmm.startprob_ = np.ones(3) / 3.0 dice_hmm.transmat_ = np.ones((3, 3)) / 3.0 dice_hmm.emissionprob_ = np.array([[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]) dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis] X = np.array([[1], [6], [3], [5], [2], [7], [3], [5], [2], [4], [3], [6], [1], [5], [4]]) Z = dice_hmm.decode(X) # 问题A logprob = dice_hmm.score(X) # 问题B # 问题C x_next = np.dot(dice_hmm.transmat_, dice_hmm.emissionprob_) print("state: ", Z) print("logprob: ", logprob) print("prob of x_next: ", x_next)上面这个代码的参数哪里出错？

dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis] X = np.array([[0], [5], [2], [4], [1], [6], [2], [4], [1], [3], [2], [5], [0], [4], [3]]) Z = dice_hmm.decode(X) # 问题A ...

def validate(model, dataset, batch_size): val_loader = data.DataLoader(dataset, batch_size) result, total = 0.0, 0 for images, labels in val_loader: images = images.to(device) labels = labels.to(device) pred = model.forward(images) pred_tmp = pred.cuda().data.cpu().numpy() pred = np.argmax(np.asarray(pred_tmp.data), axis=1) labels = labels.data.cpu().numpy() result += np.sum((pred == labels)) total += len(images) acc = result / total return acc

这个函数是用来验证模型在给定数据集上的准确率。...此外，函数中使用了一些常见的数据处理库和函数，如 numpy 和 torch，以支持模型和数据的操作。 如果你还有其他问题或需要进一步解释，请随时告诉我！

import sys from hmmlearn.hmm import MultinomialHMM import numpy as np dice_num = 3 x_num = 8 dice_hmm = MultinomialHMM(n_components=3, n_features=x_num, n_iter=100, params="ste", init_params="e") dice_hmm.startprob_ = np.ones(3) / 3.0 dice_hmm.transmat_ = np.ones((3, 3)) / 3.0 dice_hmm.emissionprob_ = np.array([[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]]) dice_hmm.emissionprob_ /= dice_hmm.emissionprob_.sum(axis=1)[:, np.newaxis] X = np.array([[1], [6], [3], [5], [2], [7], [3], [5], [2], [4], [3], [6], [1], [5], [4]]) Z = dice_hmm.decode(X) # 问题A logprob = dice_hmm.score(X) # 问题B # 问题C x_next = np.dot(dice_hmm.transmat_, dice_hmm.emissionprob_) print("state: ", Z) print("logprob: ", logprob) print("prob of x_next: ", x_next)

这段代码是使用HMM（隐马尔可夫模型）来模拟掷骰子的过程，其中： - 三个骰子被视为三个隐藏状态（hidden states），每个骰子有八个可能的结果；... logprob 的含义是什么？ C. x_next 的含义是什么？
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