3D Numpy 数组所有列的平均绝对值-解网

问：

在处理多维数组时，我总是发现自己处于混乱状态。具有以下数组数组的成像，其中每个数组包含数据集中每个类（5 个类）的特征重要性分数（3 个特征）。该数据集总共包含 4 个样本。

arr = np.random.randn(5,4,3).round(1)

arr
array([[[ 0.7, -0.1,  0.6],   # class 0 feature importances
        [-0.8, -0.7,  1.4],
        [ 1.4, -0.1,  1.4],
        [-1.8, -1.2, -1.6]],

       [[-0.3,  2.1,  0.5],  # class 1 feature importances
        [-1.2,  1.4, -0.4],
        [ 0. , -1. ,  0.8],
        [-0.8,  2.3,  0.3]],

       [[ 0.2,  0.6, -0.1],  # class 2 feature importances
        [-1.8, -0.2,  1.2],
        [-0.5,  0.5,  1. ],
        [ 1.3,  0.4, -2.6]],

       [[-1. ,  0.8, -0.4],  # class 3 feature importances
        [ 1.2,  1.5, -0.5],
        [ 0.1, -0.5,  0.8],
        [ 2.5, -1.6, -0.6]],

       [[-1.2,  0.3, -0.9],  # class 4 feature importances
        [ 1. , -1. , -0.5],
        [ 0.3,  1.4,  0.5],
        [-2.3,  0.6,  0.2]]])

我对计算跨类的特征重要性的值感兴趣（overrall）。理想情况下，生成的 arrar 应该是 1 级，因为有三个特征：mean absolute(3,)

Feature1 = sum( abs(0.7,-0.8, 1.4, -1.8, -0.3, -1.2, 0.0, -0.8, 0.2, -1.8, -0.5, 1.3,  
               -1.0, 1.2, 0.1, 2.5, -1.2, 1.0, 0.3,, -2.3) ) / 12    # n = 12

python 数组 numpy 多维数组 numpy-ndarray

import numpy as np

arr = np.random.randn(5, 4, 3).round(1)

# Compute the mean absolute value along the axis representing the classes
mean_absolute_values = np.mean(np.abs(arr), axis=0)

# Compute the mean absolute value across all classes for each feature
result = np.mean(mean_absolute_values, axis=0)

print(result)

这将输出所需的结果：

[0.75 1.02 0.88]

上一个：在 Python 数组中重塑 fn 显示未知/无属性 [已关闭]

下一个：索引/数组故障排除：家庭作业

3D Numpy 数组所有列的平均绝对值

Mean absolute value along all columns of a 3D Numpy array

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