Numpy形状相同，均值返回不同的形状[重复]

Posted 2023-02-23

【中文标题】Numpy形状相同，均值返回不同的形状[重复]

【英文标题】：Numpy shape is same, mean returns different shapes [duplicate]

【发布时间】：2020-05-06 03:40:53

【问题描述】：

我有以下sn-p。

values = [[0.1, 0.7, 0.5], [0.6, 0.3, 0.2], [0.2, 0.8, 0.77]]
A = np.array(values).reshape(3,3)
print A.shape
print np.mean(A, axis=1)

B = np.mat(np.random.rand(3, 3));
print B.shape
print np.mean(B, axis=1)

打印语句的输出：

(3, 3)
[ 0.43333333  0.36666667  0.59      ]

(3, 3)
[[ 0.47252016]
 [ 0.44380355]
 [ 0.51070646]]

我有两个具有不同值的相同形状的 numpy 数组作为输入，一个是使用 rand 函数生成的，另一个是使用 array 函数创建并对其调用 reshape 的 python 列表。

但是，尽管输入形状相同，但两者的平均回报形状却不同。有什么想法会导致这种情况吗？

【问题讨论】：

确实如此，只是想通了一遍......谢谢，这就解释了！

许多采用axis 参数的函数/方法也采用keepdims 参数。如果True，它可以使数组平均值表现得更像矩阵一。

【参考方案1】：

如numpy.matrix 的文档中所述，

矩阵是一种特殊的二维数组，通过运算保持其二维性质

另外，

不再推荐使用这个类，即使是线性代数。而是使用常规数组。将来可能会删除该类。