average = np.mean(sub_arr) 打印结果:将平均值打印出来。 代码语言:txt 复制 print("指定部分的平均值为:", average) 完整代码示例: 代码语言:txt 复制 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) start_index = 2 end_index = 6 sub_arr = arr[start_i...
方法二:使用np.average()。# Python code to find mean of # every numpy array in list # Importing module import numpy as np # List Initialization Input = [np.array([11, 12, 13]), np.array([14, 15, 16]), np.array([17, 18, 19])] # Output list initialization Output = [] # ...
poisson(10,(2,3)) array([[11, 7, 8], [ 6, 8, 13]]) 统计函数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 np.sum(a, axis = None) #求和 np.mean(a, axis = None) #求均值 np.std(a, axis = None) #求标准差 np.average(a, axis = None, weights) #按权重求均值 np....
average(a[, axis, weights, returned])计算沿指定轴的加权平均值。 mean(a[, axis, dtype, out, keepdims])计算沿指定轴的算术平均值。 std(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims])计算沿指定轴的标准差。 var(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims])计算沿指定轴的方差。
>>> a = array([1,2,3,4]) # RIGHT * 数组将序列包含序列转化成二维的数组,序列包含序列包含序列转化成三维数组等等。 >>> b = array( [ (1.5,2,3), (4,5,6) ] ) * 数组类型可以在创建时显示指定 >>>c = array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex ) ...
array:创建数组 dtype:指定数据类型 zeros:创建数据全为0 ones:创建数据全为1 empty:创建数据接近0 arrange:按指定范围创建数据 linspace:创建线段 创建数组 a = np.array([2,23,4]) # list 1d print(a) # [2 23 4] 1. 2. 3. 指定数据 dtype ...
>>> data = np.arange(6).reshape((3, 2)) >>> data array([[0, 1], [2, 3], [4, 5]]) >>> np.average(data, axis=1, weights=[1./4, 3./4]) array([0.75, 2.75, 4.75]) >>> np.mean(data, axis = 1) array([0.5, 2.5, 4.5]) ...
有时我们需要计算加权平均值,可以结合numpy.average()函数来实现。 importnumpyasnp# 创建一个数组和对应的权重arr=np.array([1,2,3,4,5])weights=np.array([0.1,0.2,0.3,0.2,0.2])# 计算加权平均值weighted_mean=np.average(arr,weights=weights)print("numpyarray.com - 加权平均值:",weighted_mean) ...
例如,`average()`函数可以计算加权平均值,`nanmean()`函数可以在计算均值时忽略NaN(Not a Number)值。 下面是一些常用的numpy函数及其应用示例: - `mean()`:计算数组的均值。 python arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) mean_value = np.mean(arr) - `average()`:计算加权平均值。 python arr =...
array([2, 3, 4]) >>> a.dtype dtype('int32') >>> b = array([1.2, 3.5, 5.1]) >>> b.dtype dtype('float64') 一个常见的错误包括用多个数值参数调用`array`而不是提供一个由数值组成的列表作为一个参数。 >>> a = array(1,2,3,4) # WRONG ...