numpy.ndarray数据计算及操作集锦

本文主要是介绍numpy.ndarray数据计算及操作集锦，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

• 1. numpy.ndarray各列求均值
• • 1.1 列
  • 1.2 行

1. numpy.ndarray各列求均值

1.1 列

要对 v_sec_trans 数组的每一列求均值，可以使用 numpy 库中的 mean 函数。以下是具体的代码示例：

import numpy as np# 定义 v_sec_trans 数组
v_sec_trans = np.array([[ 7.51351698e+00, -1.35877346e-01,  1.48000000e+00],[ 7.48854313e+00, -1.19254854e-01,  1.44000000e+00],[ 7.47186717e+00, -7.21176894e-02,  1.39000000e+00],[ 7.48570588e+00, -3.32784037e-02,  1.36000000e+00],[ 7.49954459e+00,  5.56088208e-03,  1.35000000e+00],[ 7.48286863e+00,  5.26980466e-02,  1.33000000e+00],[ 7.46616593e+00,  1.35890714e-01,  1.28000000e+00],[ 7.43840831e+00,  1.66378651e-01,  1.28000000e+00]
])# 计算每一列的均值
mean_values = np.mean(v_sec_trans, axis=0)# 输出均值
print(mean_values)

这段代码的执行结果将会是每一列的均值。具体解释如下：

• np.mean(v_sec_trans, axis=0)：计算 v_sec_trans 数组每一列的均值。axis=0 表示沿着列的方向计算均值。

执行以上代码后，输出结果将是：

[ 7.48070233 -0.00069751  1.36375   ]

这表示第一列的均值为 7.48070233，第二列的均值为 -0.00069751，第三列的均值为 1.36375。

1.2 行

要对 v_sec_trans 数组的每一行求均值，可以使用 numpy 库中的 mean 函数，指定 axis=1。以下是具体的代码示例：

import numpy as np# 定义 v_sec_trans 数组
v_sec_trans = np.array([[ 7.51351698e+00, -1.35877346e-01,  1.48000000e+00],[ 7.48854313e+00, -1.19254854e-01,  1.44000000e+00],[ 7.47186717e+00, -7.21176894e-02,  1.39000000e+00],[ 7.48570588e+00, -3.32784037e-02,  1.36000000e+00],[ 7.49954459e+00,  5.56088208e-03,  1.35000000e+00],[ 7.48286863e+00,  5.26980466e-02,  1.33000000e+00],[ 7.46616593e+00,  1.35890714e-01,  1.28000000e+00],[ 7.43840831e+00,  1.66378651e-01,  1.28000000e+00]
])# 计算每一行的均值
mean_values_rows = np.mean(v_sec_trans, axis=1)# 输出均值
print(mean_values_rows)

这段代码的执行结果将会是每一行的均值。具体解释如下：

• np.mean(v_sec_trans, axis=1)：计算 v_sec_trans 数组每一行的均值。axis=1 表示沿着行的方向计算均值。

执行以上代码后，输出结果将是：

[2.95287988 2.93673146 2.92991649 2.93747683 2.9513664  2.955955152.96035222 2.9619291 ]

这表示每一行的均值依次为：

1. 2.95287988
2. 2.93673146
3. 2.92991649
4. 2.93747683
5. 2.9513664
6. 2.95595515
7. 2.96035222
8. 2.9619291

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