Question

我有以下代码：

X = np.array([[2,2,2,4,5,6],[1,2,3,3,3,4]])

mu = np.mean(X,axis=1)

我的问题：

当我尝试从数据（X-mu）中减去平均值时，出现以下错误： 操作数无法与形状一起广播（2,6）（2，） 这是有道理的，但仍然无法从这个数据中减去平均值X.我期待以下结果：

1.5 1.5 1.5 0.5 1.5 2.5
1.67 0.67 0.33 0.33 0.33 1.33

非常感谢任何帮助，提前谢谢。

Answer 1

X = np.array([[2,2,2,4,5,6],[1,2,3,3,3,4]])
mu = np.mean(X,axis=1).reshape((2,1))
X-mu

但是，这并不会产生您期望的结果，但是：

[[-1.5,-1.5,-1.5,0.5,1.5,2.5],
[-1.66666667, -0.66666667,  0.33333333,  0.33333333,  0.33333333,1.33333333]]

在我看来这是正确的。

Answer 2

In [162]: X = np.array([[2,2,2,4,5,6],[1,2,3,3,3,4]])

mu不是2x1，而是（2，），1d。

In [163]: mu = np.mean(X,axis=1)
In [164]: mu.shape
Out[164]: (2,)

要从（2,6）中减去它，你将它变成（2,1）数组。 mu[:,None]与reshape一样。

另一种选择是向mean询问keepdims：

In [165]: mu = np.mean(X,axis=1,keepdims=True)
In [166]: mu.shape
Out[166]: (2, 1)
In [167]: X-mu
Out[167]: 
array([[-1.5       , -1.5       , -1.5       ,  0.5       ,  1.5       ,
         2.5       ],
       [-1.66666667, -0.66666667,  0.33333333,  0.33333333,  0.33333333,
         1.33333333]])

使用python从nxm数组（矩阵）中减去nx1数组（矩阵）

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