其中np.argmax(a, axis=0)的含义是a[i][0],a[i][1],a[i][2],a[i][3]中最大值的索引。 首先比较是a[0][0],a[0][1],a[0][2],a[0][3],可以得出最大值得下标为a[0][1] ,所以输出数组的第一个值为1. 然后比较的是a[0][0],a[1][1],a[2][2],a[3][3],,可以得出最大...
axis=1是x的和 不写就是所有的和 1. 2. 3. 4. 5. 最小最大 b=np.array([[2,3,4],[1,3,4]]) print(b.min()) 1 print(b.max()) 4 1. 2. 3. 索引与切片 data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) print(data[1,1]) ##第二个的第二个元素 4 print(data[1:3...
arr.sum(axis=0)# 按列求和arr.sum(axis=1)# 按行求和 平均(mean):同样,axis=0表示按列求平均值,axis=1表示按行求平均值。 arr.mean(axis=0)# 按列求平均值arr.mean(axis=1)# 按行求平均值 最大值(max)和最小值(min):同上,axis=0表示按列求最大值或最小值,axis=1表示按行求最大值或最小...
2.2、axis=1 3、三维数组情况 3.1、axis=0 3.2、axis=1 3.3、axis=2 3.4、axis=-1 四、Reference 一、基本介绍 numpy中的argmax简而言之就是返回最大值的索引,当使用np.argmax(axis),这里方向axis的指定往往让人不理解。 简而言之:这里axis可以让我们从行、列、或者是深度方向来看一个高维数组。 二、代码...
接下来,我们将以如下数据集,分享各函数的使用方法。 df.describe() 按各列返回基本统计量和分位数。 df.count() 计算非NA值的数量,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。 df.max() 计算最大值,axis=0 按列计算,axis=1 按行计算,默认axis=0。
pandas模块mean函数axis使用--python3环境 简介 paython的pandas是非常常用的模块，mean，max，min，std等在数据统计过程中也是各种常用。其中axis参数有时却让人迷糊，常常要试验好几次才能确定。工具/原料 pycharm+pandas+numpay axis参数（axis = 1 axis = 0）方法/步骤 1 参考pandas文档drop可知：DataFrame.drop...
max()、min()、sum()这三个内置函数分别用于计算列表、元组或其他可迭代对象中所有元素最大值、最小值以及所有元素之和,sum()只支持数值型元素的序列或可迭代对象,max()和min()则要求序列或可迭代对象中的元素之间可比较大小。下面的代码首先使用列表推导式生成包含10个随机数的列表,然后分别计算该列表的最大值...
pandas数学运算和描述性统计函数 函数名功能 df.T 转置 df1+df2 合并,空值nan df1.add(df2,fill_value=0) 合并,空值0 df.sort_index(axis=0) 按行索引升序 df.sort_index(by=[‘col1’…]) 按特定值排序 df.rank() 计算排名rank值 df.describe() 描述性统计 df.count() 计算非nan值 df.max/min...
apply函数是pandas.DataFrame里的方法 例如 kk是pd.DataFrame的类型的数据 000a11b22c33d44ekk["new"]=kk[0].apply(lambdax:x[-1])kk0new00aa11bb22cc33dd44ee sort_values 参数 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') ...