axis仅仅表示这个方法的执行方向 0纵向 1横向 mean(axis=1) 就是每行保留均值 drop(xx,axis=1) 就是每行删除xx
所以问题当中第一个列子 df.mean(axis=1)代表沿着列水平方向计算均值,而第二个列子df.drop(name, axis=1) 代表将name对应的列标签(们)沿着水平的方向依次删掉。
当np.mean(a,axis=0)时,很明显计算的时a[0][0]=1,和a[1][0]=3的平均值, 所以当参数axis等于0时,计算的时0轴的平均值, 就是第二个[]的值不变,遍历第一个[]索引的值,计算出平均值 Axis or axes along which the means are computed. The default is to compute the mean of the flattened ar...
importnumpyasnpX=npaxis=keepdims=print npmean(X,axis=1,=True 结果是分别是: [[ 1.5] [[ 4. 5.]] [ 4.5] [ 7.5]] 我个人比较raw的认识就是,axis=0,那么输出矩阵是1行,求每一列的平均(按照每一行去求平均);axis=1,输出矩阵是1列,求每一行的平均(按照每一列去求平均)。还可以这么理解,axis是...
X=np.array([[1,2],[4,5],[7,8]])printnp.mean(X,axis=0,keepdims=True)printnp.mean(X,axis=1,keepdims=True) 结果是分别是 [[1.5][[4.5.]][4.5][7.5]] 我个人比较raw的认识就是,axis=0,那么输出矩阵是1行,求每一列的平均(按照每一行去求平均);axis=1,输出矩阵是1列,求每一行的平均(...
>>> np.mean(a) 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) # axis=0,计算每一列的均值 array([ 2., 3.]) >>> np.mean(a, axis=1) # 计算每一行的均值 array([ 1.5, 3.5]) >>> (2)矩阵 >>> import numpy as np >>> num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]]) ...
axis=1为横向,axis=0为纵向 可知:对一维数组,只有第0轴,没有第1轴 c = np.array([[0, 2, 1], [3, 5, 6], [0, 1, 1]]) print c.sum()print c.sum(axis=0)print c.sum(axis=1) # print(df.mean(axis=1)) # plt.plot(df.mean(axis=1)) # plt.show()...
array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print ('我们的数组是:') print (a) print ('\n') print ('调用mean() 函数:') print (np.mean(a)) print ('\n') print ('沿轴0 调用 mean() 函数:') print (np.mean(a, axis = 0)) print ('\n') print ('沿轴1 调用 mean() ...
实际上这个axis=0就是选择shape中第一个元素(即第一维)变为1,axis=1就是选择shape中第二个元素变为1。用shape来看会比较方便。 >>> x = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]])>>>x.shape (3, 2)>>> y = np.mean(x, axis=0, keepdims=True)>>>y.shape ...
调用amin(axis=1) 函数: [3 3 2] amax() 函数: 9 amax(axis=0) 函数: [8 7 9] numpy.ptp() numpy.ptp() 用于计算数组元素中最值之差值,也就是(最大值 - 最小值)。 示例如下: import numpy as np a = np.array([[2,10,20],[80,43,31],[22,43,10]]) ...