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python - 从 numpy 矩阵中删除均值

coder 2023-05-25 原文

我有一个 numpy 矩阵 A ，其中数据按列向量虎钳组织，即 A[:,0] 是第一个数据向量，A [:,1] 是第二个，依此类推。我想知道是否有更优雅的方法可以将这些数据的均值归零。我目前正在通过 for 循环:

mean=A.mean(axis=1)
for k in range(A.shape[1]):
    A[:,k]=A[:,k]-mean

那么 numpy 是否提供了一个函数来做到这一点？还是可以通过其他方式更有效地完成？

最佳答案

通常，您可以通过多种方式执行此操作。下面的每个方法都通过向 mean 向量添加一个维度，使其成为 4 x 1 数组，然后 NumPy 的广播处理其余的工作。每种方法都会创建 mean 的 View ，而不是深拷贝。大多数人可能更喜欢第一种方法(即使用 newaxis)，但其他方法也包括在内。

除了以下方法，另见 ovgolovin's answer ，它使用 NumPy 矩阵来避免完全 reshape mean 的需要。

对于下面的方法，我们从下面的代码和示例数组A开始。

import numpy as np

A = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10, 11, 12]])
mean = A.mean(axis=1)

使用 numpy.newaxis 

>>> A - mean[:, np.newaxis]
array([[-1.,  0.,  1.],
       [-1.,  0.,  1.],
       [-1.,  0.,  1.],
       [-1.,  0.,  1.]])

使用 无

documentation声明可以使用 None 代替 newaxis。这是因为

>>> np.newaxis is None
True

因此，下面的任务就完成了。

>>> A - mean[:, None]
array([[-1.,  0.,  1.],
       [-1.,  0.,  1.],
       [-1.,  0.,  1.],
       [-1.,  0.,  1.]])

也就是说，newaxis 更清晰，应该是首选。此外，可以证明 newaxis 更具 future 性。另见:Numpy: Should I use newaxis or None?

使用 ndarray.reshape 

>>> A - mean.reshape((mean.shape[0]), 1)
array([[-1.,  0.,  1.],
       [-1.,  0.,  1.],
       [-1.,  0.,  1.],
       [-1.,  0.,  1.]])

更改 ndarray.shape直接

你也可以直接改变mean的形状。

>>> mean.shape = (mean.shape[0], 1)
>>> A - mean
array([[-1.,  0.,  1.],
       [-1.,  0.,  1.],
       [-1.,  0.,  1.],
       [-1.,  0.,  1.]])

关于python - 从 numpy 矩阵中删除均值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8423051/

pythonnumpycodemeannewaxis

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