numpy - 沿指定軸操作

所以我想實現一個矩陣標準化方法。要做到這一點，我已經告訴numpy - 沿指定軸操作

減去平均值除以每個維度

，並驗證標準偏差：

此處理後，每維度具有零均值和單位差異。

這聽起來很簡單...

import numpy as np 
def standardize(X : np.ndarray,inplace=True,verbose=False,check=False): 

    ret = X 
    if not inplace: 
     ret = X.copy() 

    ndim = np.ndim(X) 

    for d in range(ndim): 
     m = np.mean(ret,axis=d) 
     s = np.std(ret,axis=d) 

     if verbose: 
      print(f"m{d} =",m) 
      print(f"s{d} =",s) 

     # TODO: handle zero s 
     # TODO: subtract m along the correct axis 
     # TODO: divide by s along the correct axis 

    if check:  
     means = [np.mean(X,axis=d) for d in range(ndim)] 
     stds = [np.std(X,axis=d) for d in range(ndim)] 
     if verbose: 
      print("means=\n",means) 
      print("stds=\n",stds) 

     assert all(all(m < 1e-15 for m in mm) for mm in means) 
     assert all(all(s == 1.0 for s in ss) for ss in stds) 

    return ret

例如對於ndim == 2，我們可以得到類似於

A= 
[[ 0.40923704 0.91397416 0.62257397] 
    [ 0.15614258 0.56720836 0.80624135]] 
m0 = [ 0.28268981 0.74059126 0.71440766] # can broadcast with ret -= m0 
s0 = [ 0.12654723 0.1733829 0.09183369] # can broadcast with ret /= s0 
m1 = [ 0.33333333 -0.33333333] # ??? 
s1 = [ 0.94280904 0.94280904] # ???

我該怎麼做？

通過Broadcast an operation along specific axis in python來看，我想我可能會尋找一種方式來創建

m[None, None, None, .., None, : , None, None, .., None]

凡在指數d只有一個:。

但即使我知道如何做到這一點，我不知道它會工作。

來源

2017-03-03 User1291

把那'np.append'下來用心了，往回走。這很危險。 http://stackoverflow.com/questions/42563335/how-to-append-a-selection-of-a-numpy-array-to-an-empty-numpy-array – hpaulj

@hpaulj沒有工作，無論如何。 =）也試圖「破解」2D案例，發現「：：」的索引不符合我的期望。 – User1291

使用'keepdims'，從而避免所有那些明確的暗淡擴展工作？ – Divakar

您可以交換軸，以便第一個軸是要校準的軸。這應該也適用，因爲swapaxes只是返回數據視圖。

使用numpy的命令swapaxes：

for d in range(ndim): 

    m = np.mean(ret,axis=d) 
    s = np.std(ret,axis=d) 

    ret = np.swapaxes(ret, 0, d) 

    # Perform Normalisation of Axis 
    ret -= m 
    ret /= s 

    ret = np.swapaxes(ret, 0, d)

來源

2017-03-03 08:51:41

所以它只是重新分配軸標籤而不移動任何數據？因爲儘管這種方法確實得到了足夠低的手段，但我並不完全得到單位差異。 – User1291

是的，它不會更改數據。但是你是對的，這種方法在某種程度上也超過了兩個維度。 –

那麼，原因*原因*這不工作是因爲我做錯了什麼。他們的確寫過「每個維度」，但他們實際上的意思是「對於每一列」，所以根據他們，一個二維的「m乘n」矩陣具有「n」維度。 - 一個簡單的廣播就足夠了。 – User1291

numpy - 沿指定軸操作

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