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],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]]) >>> now2 = np.mat(num1) >>> now2 matrix([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]])>>> np.mean(now...
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...
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] out_arr : [0 1 2]meanof arr, axis = 1 : [24 15 16]...
>>> type(np.mean(a,axis = 1)) <class 'numpy.ndarray'> 对数组而说,直接返回1*n的 array(数组) 2.2 矩阵: >>> num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]])>>>num1 array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]])>>> num2 =np.mat(...
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: ...
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...
np.mean([1,2,3]) 2.0 计算二维数组的平均值 考虑以下数组: a = np.array([[1,2],[3,4]]) a array([[1, 2], [3, 4]]) 所有值的平均值 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...
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...
你也可以用a.mean(1)来代替np.mean(a,axis=1)这样子更简洁 注意(关于精度): 算术平均值是沿轴的元素总和除以元素的数量。既然是除法,就涉及到一个精确度的问题。 对于浮点输入,平均值的计算使用与输入相同的精度计算,这可能会导致结果不准确,特别是对于float32来说。为了缓解这个问题,我们可以使用dtype关键字...
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)) ...