使用numpy.mean()?計算矩陣均值方式
更新時間：2022年05月09日 10:29:31 作者：chixujohnny
這篇文章主要介紹了numpy.mean()?計算矩陣均值方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
numpy.mean計算矩陣均值
計算矩陣的均值
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.mean(a) # 將上面二維矩陣的每個元素相加除以元素個數(shù)（求平均數(shù)） 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) # axis=0，計算每一列的均值 array([ 2., ?3.]) >>> np.mean(a, axis=1) # 計算每一行的均值 array([ 1.5, ?3.5])
均值函數(shù)numpy.mean
mean是numpy中常用的求均值函數(shù)
現(xiàn)將mean的常用方法總結(jié)如下：
函數(shù)體：
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims= < class ‘numpy._globals._NoValue'>)[source]
功能：
- 計算指定軸的算術平均值。
- 返回數(shù)組元素的平均值。默認的情況下，求均值的操作在平展開來的數(shù)組上進行，否則就在指定的軸上。
參數(shù)：
①a：必須是數(shù)組。
②axis：默認條件下是flatten的array，可以指定相應的軸。
如果是二維矩陣，axis=0返回縱軸的平均值，axis=1返回橫軸的平均值。
例子如下：
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.mean(a) 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) array([ 2., ?3.]) >>> np.mean(a, axis=1) array([ 1.5, ?3.5])
- 你也可以用a.mean(1)來代替np.mean(a,axis=1)
- 這樣子更簡潔
返回值：
在out=None的情況下，返回的就是你要的平均值唄~
否則，返回一個對平均值的引用。
注意(關于精度)：
算術平均值是沿軸的元素總和除以元素的數(shù)量。既然是除法，就涉及到一個精確度的問題。
對于浮點輸入，平均值的計算使用與輸入相同的精度計算，這可能會導致結(jié)果不準確，特別是對于float32來說。為了緩解這個問題，我們可以使用dtype關鍵字指定更高精度的累加器。
具體看下面這個例程：
>>> a = np.zeros((2, 512*512), dtype=np.float32) >>> a[0, :] = 1.0 >>> a[1, :] = 0.1 >>> np.mean(a) 0.54999924
>>> np.mean(a, dtype=np.float64) 0.55000000074505806
如果想要返回標準差，可以調(diào)用標準差函數(shù)
std = sqrt（平均值（abs（x-x.mean（））** 2））
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.std(a) 1.1180339887498949 >>> np.std(a, axis=0) array([ 1., ?1.]) >>> np.std(a, axis=1) array([ 0.5, ?0.5])
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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