我想计算 numpy 矩阵行的平均值。所以对于输入:
array([[ 1, 1, -1],
[ 2, 0, 0],
[ 3, 1, 1],
[ 4, 0, -1]])
我的输出将是:
array([[ 0.33333333],
[ 0.66666667],
[ 1.66666667],
[ 1. ]])
我想出了一个解决方案result = array([[x] for x in np.mean(my_matrix, axis=1)])
,但是这个函数会被调用很多次在 40 行 x 10-300 列的矩阵上,所以我想让它更快,但这个实现似乎很慢
最佳答案
你可以这样做:
>>> my_matrix.mean(axis=1)[:,np.newaxis]
array([[ 0.33333333],
[ 0.66666667],
[ 1.66666667],
[ 1. ]])
关于python - 当考虑速度时行的 numpy 平均值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27060106/