廢話不多說，我就直接上**吧！
>>> 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（求平均數）
2.5
>>> np.mean(a, axis=0) # axis=0，計算所有子陣列的平均值
array([ 2kgcmweqri., 3.])
>>> np.mean(a, axis=1) # axis=1，對每乙個子陣列，計算它的平均值
array([ 1.5, 3.5])
使用以下**驗證正確
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(kgcmweqri(10,1))
fowww.cppcns.comr delta in last_layer_delta_of_all_inpuwww.cppcns.comt:
x += delta
x /= 10
print 'own xwww.cppcns.com:', x
本文標題: numpy求平均值的維度設定的例子
本文位址:
hive UDAF求平均值
最近做資料遷移專案，把聚合部分從kettle遷移到hadoop集群上，需要寫很多聚合指令碼 在論壇是看到alipay同事寫過類似cube的udaf,拿過來執行下報錯，有幾個地方沒看多，而且沒有注釋，只好從基礎開始看，自己搞乙個，之前寫過udf所以入手還是聽快的 準備 1 實現自己的udaf需要整合u...
spark 求平均值
val rdd sc.makerdd list a 1 a 2 a 3 b 1 b 2 b 3 b 4 a 4 2 rdd.combinebykey x x,1 x int,int y int x.1 y,x.2 1 x int int y int int x.1 y.1,x.2 y.2 mapva...
大數求平均值公式
方法1 維護乙個cnt記錄當前資料的個數，evr記錄當前的平均值 然後每增減乙個新資料val時，更新這個cnt和evr的值即可 evr val evr cnt int main 模擬，每產生乙個數就更新這個cnt和evr for i 0 i sizeof d sizeof d 0 i cout 方法...