【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】：
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确实如此，只是想通了一遍......谢谢，这就解释了！
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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。