1. 求平均值 mean() mean() 是默认求出数组内所有元素的平均值。 我们使用 np.arange(20).reshape((4,5)) 生成一个初始值默认为 0,终止值(不包含)设置为 20,步长默认为 1 的 4 行 5 列的数组。 m1 = np.arange(20).reshape((4,5)) print(m1) m1.mean() #[[ 0 1 2 3 4] # [ 5 6...
5 第一种，如果直接调用mean函数计算，则计算所有元素的平均值，只输出一个数，我们可以看到四个元素的总和为10，平均值就是2.5 6 另外一种是加上axis参数的计算，首先按照计算机变成的思路，数字都是从0开始的，因此如果一个二维数组axis只能取0和1，可以理解为横轴和纵轴，或者x和y轴，mean函数会保留对应轴的...
mean()函数功能:求取均值 经常操作的参数为axis,以m * n矩阵举例: axis 不设置值,对 m*n 个数求均值,返回一个实数 axis = 0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵 axis =1 :压缩列,对各行求均值,返回 m *1 矩阵 arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print(arr.mean()) #计算所有...
下面通过几个示例来演示mean()函数的用法。 示例一:计算列表的平均值 首先,我们定义一个列表data,它包含一组数字: data=[1,2,3,4,5] 然后,我们调用mean()函数,计算列表的平均值: average=statistics.mean(data) print("平均值为:", average) 输出结果为: 平均值为: 3 示例二:计算元组的平均值 在这个示...
print(np.mean(arr, axis=1)) 输出结果为[2. 5. 8.],表示该二维数组每一行元素的平均值。 3. 对二维数组按列求平均值 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(np.mean(arr, axis=0)) 输出结果为[4. 5. 6.],表示该二维数组每一列元素的...
在Python中,可以使用numpy库中的mean函数来计算数组或列表的平均值。以下是mean函数的基本用法示例: import numpy as np # 使用numpy库中的mean函数计算数组的平均值 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) mean_value = np.mean(arr) print(mean_value) # 输出结果为3.0 # 使用numpy库中的mean函数计算...
mean_value_axis1 = np.mean(arr, axis=1) print("沿着轴0的平均值:", mean_value_axis0) print("沿着轴1的平均值:", mean_value_axis1) 相关问题与解答 1、问题:如何在不安装numpy库的情况下计算一维数组的平均值? 答案:可以使用Python内置的sum函数和len函数来计算一维数组的平均值,如下所示: ...
average_by_row = np.mean(two_d_data, axis=1) 计算每一行的平均值 average_by_column = np.mean(two_d_data, axis=0) 计算每一列的平均值 Pandas的mean函数 除了NumPy,Pandas库也提供了一个mean函数,用于计算DataFrame或Series对象的平均值,Pandas是另一个非常流行的数据分析库,它提供了更高级的数据处理...
1、均数(mean):指一组数据的和除以这组数据的个数所得到的商,它反映一组数据的总体水平。 2、中位数(median):指一组数据按大小顺序排列,位于中间位置的一个数据。它反映的是一组数据的集中趋势,相较于均数,它受极端数据影响较小 3、极差(max-min):指一组数据的最大数—最小数。刻画一组数据的离散程度 ...
核心代码:df2 = df.apply(lambda x: (x - np.mean(x)) / (np.std(x))) import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4) * 4 + 3) print(df) """ 0 1 2 3 0 9.497381 0.552974 0.887313 -1.291874 ...