时间:2021-05-22
废话不多说,我就直接上代码吧!
>>> 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:', Xprint 'X_shape:', X.shapeprint 'own mean'X = np.zeros((10,1))for delta in last_layer_delta_of_all_input: X += deltaX /= 10print 'own X:', X以上这篇numpy求平均值的维度设定的例子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,也希望大家多多支持。
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x上面一横的意思是: 这个符号念做“Xbar”,为求平均值符号。 平均值有,算术平均值,几何平均值,平方平均值,调和平均值,加权平均值等几种。其中以算术平均
首先是数据源:#需要求加权平均值的数据列表elements=[]#对应的权值列表weights=[]使用numpy直接求:importnumpyasnpnp.a
Excel不仅制作表格强大,而且在运算一些公式时也是相当惊人的。而excel2007的求平均值功能是非常常用的,而在求完一个单元格的平均值,需要利用填充柄和
tf.reduce_mean函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)的平均值。
Excel不仅制作表格强大,而且在运算一些公式时也是相当惊人的。而excel2007的求平均值功能是非常常用的,而在求完一个单元格的平均值,需要利用填充柄和单元