用numpy.mean怎樣計(jì)算矩陣均值，代碼是什么-群英

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這篇文章給大家介紹了“用numpy.mean怎樣計(jì)算矩陣均值，代碼是什么”的相關(guān)知識(shí)，講解詳細(xì)，步驟過(guò)程清晰，有一定的借鑒學(xué)習(xí)價(jià)值，因此分享給大家做個(gè)參考，感興趣的朋友接下來(lái)一起跟隨小編看看吧。

numpy.mean計(jì)算矩陣均值

計(jì)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(gè)元素相加除以元素個(gè)數(shù)（求平均數(shù)）
2.5
>>> np.mean(a, axis=0) # axis=0，計(jì)算每一列的均值
array([ 2.,  3.])
>>> np.mean(a, axis=1) # 計(jì)算每一行的均值
array([ 1.5,  3.5])

官方手冊(cè)

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(jì)算指定軸的算術(shù)平均值。
返回?cái)?shù)組元素的平均值。默認(rèn)的情況下，求均值的操作在平展開來(lái)的數(shù)組上進(jìn)行，否則就在指定的軸上。

參數(shù)：

①a：必須是數(shù)組。

②axis：默認(rèn)條件下是flatten的array，可以指定相應(yīng)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(lái)代替np.mean(a,axis=1)
這樣子更簡(jiǎn)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(gè)對(duì)平均值的引用。

注意(關(guān)于精度)：

算術(shù)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(gè)精確度的問(wèn)題。

對(duì)于浮點(diǎn)輸入，平均值的計(jì)算使用與輸入相同的精度計(jì)算，這可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確，特別是對(duì)于float32來(lái)說(shuō)。為了緩解這個(gè)問(wèn)題，我們可以使用dtype關(guān)鍵字指定更高精度的累加器。

具體看下面這個(gè)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(biāo)準(zhǔn)差，可以調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)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])

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