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...
>>> np.mean(a,axis =0) 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'> 对数组而说...
这里讨论的axis主要是numpy中定义的axis,pandas基于numpy,保留了numpy对axis的用法。 1、drop删除函数 DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise')# axis{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 drop函数的axis默认为0,表示删除行。 2、me...
axis = 1,将从左往右(按行)计算。 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...
Python np.mean()函数 1.数组的操作: importnumpyasnp a = np.array([[1,2], [3,4]])print(a)print(type(a))print(np.mean(a))print(np.mean(a, axis=0))# axis=0,计算每一列的均值print(np.mean(a, axis=1))# 计算每一行的均值...
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...
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) ,...
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)) ...
我在教程中看到(没有进一步的解释)我们可以使用 --- 将数据处理为零均值,并使用 x /= np.std(x, axis=0) x -= np.mean(x, axis=0) 将数据归一化。谁能详细说明这两段代码,我从文档中得到的唯一信息是 np.mean 计算算术平均值计算沿特定轴的平均值, np.std 计算标准偏差。 原文由 econ 发布,翻译...
np.std(a, axis, dtype) 用法同np.mean() 标准化 在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize() 我目前并未找到python中可以直接求数据标准化的函数(sklearn库中有标准化,但感觉不如公式直接计算方便)。根据公式, x=(x-np.mean(x))/np.std(x) ...