小编给大家分享一下numpy如何实现求平均值的维度设定,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
代码
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.mean(a) # 将上面二维矩阵的每个元素相加除以元素个数(求平均数) 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) # axis=0,计算所有子数组的平均值 array([ 2., 3.]) >>> np.mean(a, axis=1) # axis=1,对每一个子数组,计算它的平均值 array([ 1.5, 3.5])
使用以下代码验证正确
X = np.mean(last_layer_delta_of_all_input, axis=0) print 'X:', X print 'X_shape:', X.shape print 'own mean' X = np.zeros((10,1)) for delta in last_layer_delta_of_all_input: X += delta X /= 10 print 'own X:', X
以上是“numpy如何实现求平均值的维度设定”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。