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私は中心に置く(平均を減算し、標準偏差で除算する)画像の数え切れない配列を持っています。私はこれを簡単にすることはできますか?画像のナンキンな配列を中心にする
# x is a np array
img_mean = x.mean(axis=0)
img_std = np.std(x)
x = (x - img_mean)/img_std
私は中心に置く(平均を減算し、標準偏差で除算する)画像の数え切れない配列を持っています。私はこれを簡単にすることはできますか?画像のナンキンな配列を中心にする
# x is a np array
img_mean = x.mean(axis=0)
img_std = np.std(x)
x = (x - img_mean)/img_std
私はあなたがやろうとしているとは思わない。
In [2]: x = np.arange(25).reshape((5, 5))
In [3]: x
Out[3]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23, 24]])
x.mean(axis=0)
は、各列の平均値を算出する(軸0)::
のは、我々はこのような配列があるとしましょう
In [4]: x.mean(axis=0)
Out[4]: array([ 10., 11., 12., 13., 14.])
は、私たちの元
x
配列から減算し、それぞれの値が減算されますその列の平均値:
In [5]: x - x.mean(axis=0)
Out[5]:
array([[-10., -10., -10., -10., -10.],
[ -5., -5., -5., -5., -5.],
[ 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 5., 5., 5., 5., 5.],
[ 10., 10., 10., 10., 10.]])
の軸を指定しない場合、配列全体が取られている:np.std
とnp.mean
の両方のためのデフォルトの軸がNone
あるので、
In [6]: x.mean(axis=None)
Out[6]: 12.0
これは、あなたがx.std()
にすべての時間をやっていたものです。
これはあなたが望むものであるかもしれない:
In [7]: x - x.mean()
Out[7]:
array([[-12., -11., -10., -9., -8.],
[ -7., -6., -5., -4., -3.],
[ -2., -1., 0., 1., 2.],
[ 3., 4., 5., 6., 7.],
[ 8., 9., 10., 11., 12.]])
In [8]: (x - x.mean())/x.std()
Out[8]:
array([[-1.6641005, -1.5254255, -1.3867504, -1.2480754, -1.1094003],
[-0.9707253, -0.8320502, -0.6933752, -0.5547002, -0.4160251],
[-0.2773501, -0.1386750, 0. , 0.1386750, 0.2773501],
[ 0.4160251, 0.5547002, 0.6933752, 0.8320502, 0.9707253],
[ 1.1094003, 1.2480754, 1.3867504, 1.5254255, 1.6641005]])
'x's形状は何ですか?二次元画像ですか? – Finwood
xが2D numpyの配列である場合、この操作は機能するはずです。今これが画像とどのように関連しているかは、まったく別の質問です。 – roadrunner66
より一貫性を持たせる(x-x.mean(axis = 0))/ x.std() – Hun