在Python3 numpy中mean和average的区别详解

如下所示: >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b = np.array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>> a array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>> c = a + b >

用法:mean(matrix,axis=0)  其中 matrix为一个矩阵,axis为参数 以m * n矩阵举例: axis 不设置值,对 m*n 个数求均值,返回一个实数 axis = 0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵 axis =1 :压缩列,对各行求均值,返回 m *1 矩阵 举例: >>> import numpy as np >>> num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]]) >&

Numpy是什么 在没给大家介绍numpy之前先给大家说下python的基本概念. Python 是一种高级的,动态的,多泛型的编程语言.Python代码很多时候看起来就像是伪代码一样,因此你可以使用很少的几行可读性很高的代码来实现一个非常强大的想法. numpy很简单,Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数. 数组 数组常用函数 1.w

mean和average都是计算均值的函数,在不指定权重的时候average和mean是一样的.指定权重后,average可以计算一维的加权平均值. 具体如下: import numpy as np a = np.array([np.random.randint(0, 20, 5), np.random.randint(0, 20, 5)]) print('原始数据\n', a) print('mean函数'.center(20, '*')) print('对所有数据计算\n', a.mean(

array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会. 举例说明: import numpy as np #example 1: data1=[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]] arr2=np.array(data1) arr3=np.asarray(data1) data1[1][1]=2 print 'data1:\n',data1 print 'ar

两个函数的原型为: np.identity(n, dtype=None) np.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type 'float'>): np.identity只能创建方形矩阵 np.eye可以创建矩形矩阵,且k值可以调节,为1的对角线的位置偏离度,0居中,1向上偏离1,2偏离2,以此类推,-1向下偏离.值绝对值过大就偏离出去了,整个矩阵就全是0了. 以上这篇关于numpy中eye和identity的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希

numpy 中有一些常用的用来产生随机数的函数,randn()和rand()就属于这其中. numpy.random.randn(d0, d1, -, dn) 是从标准正态分布中返回一个或多个样本值. numpy.random.rand(d0, d1, -, dn) 的随机样本位于[0, 1)中. import numpy as np arr1 = np.random.randn(2,4) print(arr1) print('**********************************

np.nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数.一般来说,通过help(np.nonzero)能够查看到该函数的解析与例程.但是,由于例程为英文缩写,阅读起来还是很费劲,因此,本文将其英文解释翻译成中文,便于理解. 解释 nonzero(a) 返回数组a中非零元素的索引值数组. (1)只有a中非零元素才会有索引值,那些零值元素没有索引值: (2)返回的索引值数组是一个2维tuple数组,该tuple数组中包含一维的array数组.其中,一维arra

transpose() 这个函数如果括号内不带参数,就相当于转置,和.T效果一样,而今天主要来讲解其带参数. 我们看如下一个numpy的数组: `arr=np.arange(16).reshape((2,2,4)) arr= array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) ` 那么有: arr.transpose(2,1,0) array([[[ 0, 8], [ 4, 12]], [[ 1

如同for循环一样,numpy中的where方法可以实现嵌套功能.这是简化嵌套式矩阵逻辑的一个很好的方法. 假设有一个矩阵,需要把小于0的元素改成-1,大于0的元素改成1,而等于0的时候不做修改. 那么,对应的代码示范如下: #!/usr/bin/python import numpy as np data = np.random.randn(4,5) data1 =np.where(data > 0,1, np.where(data <0,-1,0)) print("dataval

在程序设计中,时常会遇到数据的唯一化.相同.相异信息的提取等工作,在格式化的向量存储矩阵中南,numpy能够提供比较不错的快速处理功能. 1,唯一化的实现: In [63]: data = np.array(['int','float','int','boolean','double','boolean']) In [64]: data Out[64]: array(['int', 'float', 'int', 'boolean', 'double', 'boolean'], dtype='|

在python中,提到如何计算多维数组和矩阵,那一定会想到numpy.numpy定义了矩阵和数组,为它们提供了相关的运算.size中文解释为大家.尺寸的意思,如果想要统计矩阵元素个数,使用size()函数就可以解决. 1.Numpy size()函数 主要是用来统计矩阵元素个数,或矩阵某一维上的元素个数的函数. 2.使用语法 numpy.size(a, axis=None) 3.使用参数 a:输入的矩阵 axis:int型的可选参数,指定返回哪一维的元素个数.当没有指定时,返回整个矩阵的元素个数

shape函数的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数.它的输入参数可以是一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.shape函数返回的是一个元组,表示数组(矩阵)的维度,例子如下: 1. 数组(矩阵)只有一个维度时,shape只有shape[0],返回的是该一维数组(矩阵)中元素的个数,通俗点说就是返回列数,因为一维数组只有一行,一维情况中array创建的可以看做list(或一维数组),创建时用()和[ ]都可以,多维就不可以这样子了,这里使用[ ],请看下