如何在Python Numpy中减除2D数组和1D数组?

令人恼火的是, numpy.mean(axis=...) 为您提供了一个数组,其中相关轴已被删除,而不是设置为大小1。因此,当您将此应用于轴=1的2x3数组时,您得到的是大小为2的(秩-1)数组,而不是您真正想要的2x1数组。

您可以通过提供 keepdims 参数到 numpy.mean :

M = np.mean(A, axis=1, keepdims=True)

如果那不存在,另一种选择就是使用 reshape .

Gareht McCaughan的解决方案更优雅,但在这种情况下 keepdims 不存在,您可以将新轴添加到 M :

B = A - M[:, None]

(M[:,None]。形状为(2,1),因此进行广播)

您可以使用这些功能 subtract 和 divide 从…起 numpy .解决您的示例:

import numpy as np
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 6, 8]])
M = np.mean(A, axis=1)
B = np.subtract(A.T,M).T
C = np.divide(B.T,M).T
print(B)
print(C)

,结果为:

[[-1.  0.  1.]
 [-2.  0.  2.]]
[[-0.5         0.          0.5       ]
 [-0.33333333  0.          0.33333333]]