python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例

我就废话不多说了，直接上代码吧！

c = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
print(c.mean(axis=1))#行
print(c.mean(axis=0))#列

输出为：

[ 2.5 5.5 8.5]
[ 4. 5. 6. 7.]

以上这篇python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python统计多维数组的行数和列数实例

    python菜鸟,每天都要进步一点点. 二维元组的例子: A = ((1, 1, 1), (1, 1, 1),(1, 1, 1),(0, 0, 0)) print len(A) # 4, print len(A[0]) # 3 同样的如果是多维,每一维长度应该是 len(A[i]) 以上这篇python统计多维数组的行数和列数实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • numpy中实现二维数组按照某列、某行排序的方法

    如何根据二维数组中的某一行或者某一列排序?假设data是一个numpy.array类型的二维数组,可以利用numpy中的argsort函数进行实现,代码实例如下: data = data[data[:,2].argsort()] #按照第3列对行排序 注意:argsort返回的只是排好序后的行索引,不会改变原数组. 按照某行进行排序,可以利用转置操作,代码如下所示: data = data.T(data.T[:,2].argsort()).T # 按照第3行对列进行排序 也可以直接按行进行排序,

  • Python中的二维数组实例(list与numpy.array)

    关于python中的二维数组,主要有list和numpy.array两种. 好吧,其实还有matrices,但它必须是2维的,而numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的. 我们主要讨论list和numpy.array的区别: 我们可以通过以下的代码看出二者的区别 >>import numpy as np >>a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] >>a [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] >>type(a

  • Python简单获取二维数组行列数的方法示例

    Python简单获取二维数组行列数的方法示例

    本文实例讲述了Python简单获取二维数组行列数的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行和列数 print x.shape # (4, 3) # 只输出行数 print x.shape[0] # 4 # 只输出列数 print x.shape[1] # 3 本机测试运行结果如下图所示: 或者: >>> arr = [[1,4,7,10,1

  • python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例

    我就废话不多说了,直接上代码吧! c = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) print(c.mean(axis=1))#行 print(c.mean(axis=0))#列 输出为: [ 2.5 5.5 8.5] [ 4. 5. 6. 7.] 以上这篇python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python numpy实现二维数组和一维数组拼接的方法

    撰写时间:2017.5.23 一维数组 1.numpy初始化一维数组 a = np.array([1,2,3]); print a.shape 输出的值应该为(3,) 二维数组 2.numpy初始化二维数组 a = np.array([[1,2,3]]); b = np.array([[1],[2],[3]]); print a.shape//(1,3) print b.shape//(3,1) 注意(3,)和(3,1)的数组是不一样的,前者是一维数组,后者是二维数组. 拼接 3.numpy有很

  • Python获取二维数组的行列数的2种方法

    这篇文章主要介绍了Python获取二维数组的行列数的2种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行和列数 print x.shape # (4, 3) # 只输出行数 print x.shape[0] # 4 # 只输出列数 print x.shape[1] # 3 或者 In [48]

  • Python 用NumPy创建二维数组的案例

    Python 用NumPy创建二维数组的案例

    前言 上位机实战开发先放一放,今天来学习一个新的内容-NumPy的使用 1 一维数组 例:用普通方法生成一维数组 num = [0 for i in range(1,5)] # 创建一维数组 print(num) # 打印数组 print("-"*50) # 分割线 num[2]=6 # 将第三个元素修改位6 print(num) # 打印数组 print("-"*50) # 分割线 运行结果 例:用numpy生成一维数组 from numpy import * m

  • Numpy ndarray 多维数组对象的使用

    Numpy ndarray 多维数组对象的使用

    介绍 目前它是Python数值计算中最为重要的基础包,将numpy的数组的对象作为数据交互的通用语,一般我们要充分理解好矩阵计算的原理,这需要你要有一些线性代数的基础知识.在对数据处理.清洗.构造子集.过滤.变换以及其他计算的过程快速的进行向量化计算,后续也会介绍R语言,因为R语言就是一个原生态基于向量化计算的编程语言. Numpy的核心特征之一就是一个N维数组对象--ndarray,这是一个快速灵活的大型数据集容器,可以进行科学数值计算. 代码操作 import numpy as np 导入好

  • Python中创建二维数组

    Python中创建二维数组

    二维数组 二维数组本质上是以数组作为数组元素的数组,即"数组的数组",类型说明符 数组名[常量表达式][常量表达式].二维数组又称为矩阵,行列数相等的矩阵称为方阵.对称矩阵a[i][j] = a[j][i],对角矩阵:n阶方阵主对角线外都是零元素. Python中创建二维数组 Python中的列表list可以当做一维数组使用,但是没有直接的定义使用二维数组.如果直接使用a = [][]会产生SyntaxError: invalid syntax语法不正确错误. 一般Python中创建二

  • 使用python切片实现二维数组复制示例

    .csv数据格式 10*3,dataSet 1.1,1.5,2.5 1.3,1.9,3.2 1.5,2.3,3.9 1.7,2.7,4.6 1.9,3.1,5.3 2.1,3.5,6 2.3,3.9,6.7 2.5,4.3,7.4 2.7,4.7,8.1 2.9,5.1,8.8 将该数据的前8行的前两列复制到一个新的数组中,核心代码如下(trainData为新数组): m, n = np.shape(dataSet) trainData = np.ones((m, n)) trainData[:

  • np.newaxis 实现为 numpy.ndarray(多维数组)增加一个轴

    如下所示: >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis == None True np.newaxis 在使用和功能上等价于 None,查看源码发现:newaxis = None,其实就是 None 的一个别名. 1. np.newaxis 的实用 >> x = np.arange(3) >> x array([0, 1, 2]) >> x.shape (3,) >> x[:, np.newa

随机推荐