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  • NumPy(Numerical Python的缩写)是一开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python ...

    NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python NumPy Array(数组) reshape
    原文地址:Python NumPy Array(数组) reshape

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  • NumPy(Numerical Python的缩写)是一开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python ...

    NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python NumPy Array(数组) 迭代 遍历
    原文地址:Python NumPy Array(数组) 迭代 遍历

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  • NumPy(Numerical Python的缩写)是一开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python ...

    NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python NumPy Array(数组) Copy和View
    原文地址:Python NumPy Array(数组) copy vs view

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  • 二维数组的表示方法: python原生:列表的列表 ...2.ndarray有mean()、std()、sum()等更的跟数学计算相关的内置函数,作用于整个数组 3.访问语法差别:a[1,2](Numpy ndarray)、a[1][2](Python Li...

    二维数组的表示方法:

    python原生:列表的列表

    Numpy:ndarray

    Pandas:DataFrame

    二维ndarray与Python List

    1.ndarry性能更好

    2.ndarray有mean()、std()、sum()等更多的跟数学计算相关的内置函数,作用于整个数组

    3.访问语法差别:a[1,2](Numpy ndarray)、a[1][2](Python List)

    Numpy的轴

    axis的用法:

    0:按列计算

    1:按行计算

    import numpy as np
    arr = np.array([
        [27.93,28.18,29.39,40.52,26.26],
        [58.08,50.61,51.62,48.55,54.03],
        [38.67,31.73,57.91,59.24,49.08],
        [45.83,31.48,45.94,71.21,46.53],
        [70.26,55.96,53.81,58.48,43.23],
        [46.61,22.73,45.77,63.63,56.73],
        [49.73,40.47,69.13,55.16,58.71],
        [34.02,42.02,28.75,34.90,26.43],
        [56.64,31.39,43.43,54.00,44.97],
        [57.28,64.21,55.70,68.03,54.16]
    ])
    #某一天所有店的情况(某行)
    print(arr[1,:])
    #某一天几个店的情况(某行)
    print(arr[1,1:3])
    #某家店十天的情况(某列)
    print(arr[:,3])
    #计算第一天销量最大的店10天平均销量
    print(arr[:,arr[0,:].argmax()].mean())
    #所有水果店的天均销量
    for i in range(5):
        print(arr[i,:].mean())
    #axis用法
    print(arr.mean(axis=1))
    #计算每家水果店平均销量
    for i in range(5):
        print(arr[:,i].mean())
    #axis用法
    print(arr.mean(axis=0))

    举例:

    # 输入一个二维数组的某个元素的坐标,计算出以这个元素为左上角元素的2*2小矩阵的四个元素的均值。
    #
    # 比如,对于矩阵
    #
    # [[1, 2, 3, 4],
    # [5, 6, 7, 8],
    # [9, 10, 11, 12],
    # [13, 14, 15, 16]]
    #
    # 当输入(0, 1)(即左上角行编号为0,列编号为1)时,计算结果为4.5(2,3,6,7四个数字的平均数)。
    squre = np.array([[1, 2, 3, 4],
                      [5, 6, 7, 8],
                      [9, 10, 11, 12],
                      [13, 14, 15, 16]])
     
    def mini_squre(squre, top_row, left_column):
        return squre[ top_row:top_row + 2, left_column:left_column + 2 ].mean()
     
    input_top = int(input("输入左上角行编号:"))
    input_left = int(input("输入左上角列编号:"))
     
    if (input_top >= 0 and input_top <= len(squre[:, 0]) - 2 and
      input_left >= 0 and input_left <= len(squre[0, :]) - 2):
        print(mini_squre(squre, input_top, input_left))


     

     

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  • 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,希望能给大家一参考,也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:对python中字典keys,values,it

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python的numpy多个数组连接

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