Python 如何让numpy在还原操作后广播操作

我正在尝试标准化最后维度的一些数据

#sample data
x = numpy.random.random((3, 1, 4, 16, 16))
x[1] = x[1]*2
x[2] = x[2]*4

我能理解你的意思

m = x.mean((-3, -2, -1))

现在，x.shape是（3,1,4,16,16），m.shape是（3,1），我想从每个样本中减去平均值。到目前为止我有

for i in range(x.shape[0]):
    for j in range(x.shape[1]):
        x[i,j] = x[i,j] - m[i,j]

---

这是可行的，但有两个缺点。我使用显式循环，它要求形状有5个维度。

只需使用

keepdims

arg保持维度，然后减去-

#sample data
x = numpy.random.random((3, 1, 4, 16, 16))
x[1] = x[1]*2
x[2] = x[2]*4

m = x.mean((-3, -2, -1),keepdims=True)
x -= m

无论用于还原的轴是什么，这都会起作用，并且应该是一种干净的解决方案