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 >>> num1 = np.array([[1,2,3],[2,3...
import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print ('我们的数组是:') print (a) print ('调用 mean() 函数:') print (np.mean(a)) print ('沿轴 0 调用 mean() 函数:') print (np.mean(a, axis = 0)) print ('沿轴 1 调用 mean() 函数:') print (n...
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)) ...
array([2., 3.])>>> np.shape(np.mean(a,axis =0)) (2,)>>> np.mean(a,axis = 1) array([1.5, 3.5])>>> np.shape(np.mean(a,axis = 1)) (2,)>>>np.shape(a) (2, 2) >>> type(np.mean(a,axis = 1)) <class 'numpy.ndarray'> ...
mean(a, axis=0).shape (5,) >>> np.mean(a, axis=1) array([ 2., 7., 12., 17.]) >>> np.mean(a, axis=1).shape (4,) >>> np.mean(a, axis=(0,1)) 9.5 >>> np.mean(a) 9.5 方差(variance) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> np.var(a) ...
说明:np.drop()方法: DataFrame.drop(self,labels = None,axis = 0,index = None,columns = None,level = None,inplace = False,errors ='raise' ) 通过指定标签名称和轴,或者直接指定索引或列名称来直接删除行或列。 常用参数含义: labels : 标签表示索引或列 ...
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) ,...
python数据分析之numpy常用命令整理。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 np.repeat(a,repeats,axis=None):a是数组,repeats是各个元素重复的次数(repeats一般是个标量,稍复杂点是个list
import numpy as np # 创建一个示例二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 计算整个数组的平均值(所有元素的平均值) print(np.mean(arr)) # 输出: 3.5 # 沿着第一个维度(行)计算平均值,得到每列的平均值 print(np.mean(arr, axis=0)) # 输出: [2.5 3.5 4.5] # 沿着第...