然后,我们使用list(data.values())将字典中的值转换为列表,并传递给np.mean函数来计算平均值。最后,我们将平均值打印出来。 运行上面的代码,输出结果为2.5。 mean函数的应用示例 mean函数可以应用于各种实际场景中。下面是一个示例,演示了如何使用mean函数计算一组随机数的平均值,并绘制甘特图来展示数据分析过程。 i...
name = file + ' ' + str(int(label)) + '\n' listText.write(name) listText.close() outer_path = 'E:/lly/data/' # 这里是你的图片的目录 if __name__ == '__main__': i = 1 num = 0 personlist = os.listdir(outer_path) # 列举文件夹 personlist.sort() for person in person...
通过用户提供的例子,它强化了文档,允许 doctest 模块确认代码的结果是否与文档一致: def average(values): """Computes the arithmetic mean of a list of numbers. >>> print(average([20, 30, 70])) 40.0 """ return sum(values) / len(values) import doctest doctest.testmod() # 自动验证嵌入测试...
you mean: 'list'? 删除单个元素 可以删除列表中的单个元素,语法格式为:del listname[index],print(listname),其中,listname 表示列表名称,index 表示元素的索引值。 删除列表 listname 中的元素后,列表 listname 就已经发生了改变,如果要返回新的列表,是输出 listname,而不是输出 del listname[index...
key_list=['one','one','one','two','two']people.groupby([len,key_list]).min() 二、数据聚合 聚合指的是任何能够从数组产生标量值的数据转换过程,比如mean、count、min以及sum等函数。你可能想知道在GroupBy对象上调用mean()时究竟发生了什么。许多常见的聚合运算(如表5.1所示)都有进行优化。然而,除了...
# Resample time series datadf['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])df.resample('D', on='date_column').mean() 在处理时间序列数据时,Pandas允许你将数据重新采样到不同的时间频率,如每日、每月或每年。处理分类数据 # Convert catego...
dict, default numpy.mean . If list of functions passed, the resulting pivot table will have hierarchical columns whose top level are the function names (inferred from the function objects themselves) If dict is passed, the key is column to aggregate and value is function or list of functions...
Mean of 'n' Nearest Past Neighbors: 使用'k'个最近的过去邻居的均值来填充缺失值,并计算填充后数据与原始数据的均方误差(MSE)。 Seasonal Mean: 使用相应季节期间的均值,它计算了对应季节期间的均值,并使用该均值来填充缺失值。然后,计算填充后数据与原始数据的均方误差(MSE),并绘制填充后的数据与原始数据的比较...
# the number of success # pmf值 pmf_list = [binom.pmf(r_i, n, p)forr_iinr ] # 绘图 plt.bar(r, pmf_list)plt.show() 它看起来像正态分布,但请记住这些值是离散的。 现在这次,你有一枚欺诈硬币。你知道这个硬币正面向上的概率是 0.7。因...
{}for year in year_list:# 每年平均温度array_dict[f'x_{year}'] = temp[temp['year'] == year]['Mean_TemperatureC']# 每年温度计数 array_dict[f'y_{year}'] = temp[temp['year'] == year]['count'] array_dict[f'y_{year}'] = (array_dict[f'y_{year}'] - array_dict[f'y_...