np.mean(a) 2.5 每列的平均值 np.mean(a, axis=0) array([2., 3.]) 每行的平均值 np.mean(a, axis=1) array([1.5, 3.5]) 相关用法 Python Pandas merge_ordered方法用法及代码示例 Python NumPy meshgrid方法用法及代码示例 Python statistics median_high()用法及代码示例 Python statistics median(...
3）np.digitize()函数：用于将输入数组中的元素分配到指定的区间（bins）。返回一个数组，表示每个输入值属于哪个区间。通过代码演示这几个函数的使用：首先是直方图：然后是分别计算非负整数的出现的频数，以及每个数据元素所属的统计区间：利用轴axis参数实现更灵活的统计 上面演示这些统计函数时，其实没有考虑数组的...
mean函数有axis参数可以使用: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) >>> a.shape (4, 5) >>> np.mean(a, axis=0) array([ 7.5, 8.5, 9.5, 10.5,...
print("meanof arr, axis = 1 : ", np.mean(arr, axis =1, out = out_arr)) 输出: meanof arr, axis = None : 18.6meanof arr, axis = 0 : [17.33333333 8.33333333 31. 14. 22.33333333]meanof arr, axis = 1 : [24. 15. 16.8] ...
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 举例: >>> import numpy as np ...
m1.mean(axis=1) #array([ 2., 7., 12., 17.]) 1. 2. 2. 中位数 np.median 中位数又称中点数,中值。 它是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数,代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值。 平均数:是一个"虚拟"的数,是通过计算得到的,它不是数据中的原始数据;中位数:是一个不完全"虚...
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]]) print("原数组",a) print("沿着axis 1:",np.ptp(a,1)) ...
3 print(df4.mean(axis=1)) #等于1: 按列走，因为求平均，所以 求出第一行4个列的平均 第二行4个列的平均 直到第3行4个列的平均类似糖葫芦 ：这是max min mean 情况axis = 1 水平拉一条线。对该串求平均axis= 0 垂直拉一条线。对该串求平均 4 df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) ,...
importnumpyasnparr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) arr的形状是(3, 3),也就是有3行3列。 我们可以通过axis参数指定对数组进行操作时的轴的方向,常用的操作包括求和(sum)、平均(mean)、最大值(max)、最小值(min)等。 以下是一些对于二维数组的常见操作及其对应的axis参数值: 求和(sum):...
# axis{0/’index’, 1/’columns’}, default 0 concat函数的axis默认为0,表示纵向合并数据。 下面,我们来看看这些函数实现时具体的结果。 先导入需要用到的包~ import numpy as np import pandas as pd 首先,我们构造一个DataFrame格式的数据。