python求数组平均值numpy_python求numpy中array按列⾮零
元素的平均值案例
python求numpy中array按列⾮零元素的平均值案例
输⼊：numpy的array
输出：⼀个⼀维的平均值array
import numpy as np
def non_zero_mean(np_arr):
exist = (np_arr != 0)
num = np_arr.sum(axis=1)
den = exist.sum(axis=1)
return num/den
如果要求按⾏的⾮零元素的平均值，把所有的 axis=1改成axis=0
补充知识：python dataframe 统计⾏列中零值的个数
1、按⾏统计，返回为⼀个series：
(df == 0).astype(int).sum(axis=1)
以上这篇python求numpy中array按列⾮零元素的平均值案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。
时间： 2020-06-08
本⽂实例讲述了python计算⼀个序列的平均值的⽅法.分享给⼤家供⼤家参考.具体如下: def average(seq, total=0.0): num = 0 for item in seq: total += item num += 1 return total / num 如果序列是数组或者元祖可以简单使⽤下⾯的代码 def average(seq): return
float(sum(seq)) / len(seq) 希望本⽂所述对⼤家的Python程序设计有所帮助.
本⽂实例讲述了Python简单计算数组元素平均值的⽅法.分享给⼤家供⼤家参考，具体如下: Python 环境:
Python 2.7.12 x64 IDE :    Wing IDE Professional  5.1.12-1 题⽬:  求数组元素的平均值 实现代码: # coding:utf-8 #求数组元素的平均值 a=[1,4,8,10,12]
b=len(a) sum=0 print "我们测试结果:" print "数组长度为:",b for i in
对于array，如2-D的array，如何取指定元素 设array为3*10的shape s = array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]]) 想取指定元素，下标索引即可如: >>> s[1][4] 扩展⼀下，若想同时取多个元素，则把⾏号，列号对应的元素封装成list，或者range &
代码 需要先导⼊pandas arr的数据类型为⼀维的np.array import pandas as pd arr[~pd.isnull(arr)] 补充知识:an() axis参数使⽤⽅法[sum(axis=*)是求和,mean(axis=*)是求平均值] 如下所⽰: import numpy as np X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) an(X, axis=0, keepdims=True)
nan:not a number inf:infinity；正⽆穷 numpy中的nan和inf都是float类型 t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的⾮0元素个数:true的个数. np.isnan() 返回bool类型的数组. 那么问题来了，在⼀组数据中单纯的把nan替换为0，合适么?会带来什么样的影响? ⽐如，全部替换为0后，替换之前的平均值如果⼤于0，替换之后的均值肯定会变⼩，所以更⼀般的⽅式是把缺失的数值替换为均值(中值)或者
⼩编想把⽤python将列表[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1] 和 列表 [2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]对应相加成[3,3,3,3,3,3,3,3,3,3]. 代码如下: import numpy a = numpy.array([1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]) b = numpy.array([2,2,2,2,2,2,2,2,2,2]) c = a + b print(type(c)) print(list(c)) 输出结果为:
python获取数组长度
举个例⼦: q=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] 我想获取其中值等于7的那个值的下标，以便于⽤于其他计算. 如果使⽤
np.where，如: q=np.arange(0,16,1) g=np.where(q==7) print q print g 运⾏结果是: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] (array([7]),) 显然(array([7]),)中的数字7我是没法提取出来做运算的，这是⼀个tuple
是⼩打⼩闹 哈哈，现在开始正式进⾏爬⾍书写⾸先，需要分析⼀下要爬取的⽹站的结构：作为⼀名河南的学⽣，那就看看郑州的⼆⼿房信息吧! 在上⾯这个页⾯中，我们可以看到⼀条条的房源信息，从中我们发现了什么，发现了连郑州的⼆⼿房都是这么的贵，作为即将毕业的学⽣狗惹不起啊惹不起 还是正⽂吧由上可以看到⽹页⼀条条的房源信息，点击进去后就会发现: 房源的详细信息.OK!那么我们要⼲嘛呢，就是把郑州这个地区的⼆⼿房房源信息都能拿到⼿，可以保存到数据库中,⽤来⼲嘛呢，作为⼀个地理⼈，还是有点⽤处的，这次就不说
1. 数据类型 type() #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Yongqiang Cheng from __future__ import absolute_import from __future__ import print_function from __future__ import division import os
import sys
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.a
在使⽤numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素，可能会造成数值计算时的⼀些错误.这⾥提供⼀个numpy库函数的⽤法，使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值. numpy.nan_to_num(x): 使⽤0代替数组x中的nan元素，使⽤有限的数字代替inf元素 使⽤范例:
>>>import numpy as np >>> a = np.array([[np.nan,np.inf],\ ... [-np.nan,-np.inf]]) >>
numpy array存储为.npy 存储: import numpy as np numpy_array = np.array([1,2,3]) np.save('log.npy',numpy_array ) 读取: import numpy as np numpy_array = np.load('log.npy') 运⾏结果: list存储为.txt 存储: list_log = [] list_log.append([1,2,3])
list_log.append([4,5,6,7])
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
实际中，很多数据都是存为txt⽂件.csv⽂件等，但是在程序中处理的时候numpy数组或列表是最⽅便的.本⽂简单介绍读⼊txt⽂件以及将之转化为numpy数组或列表的⽅法. 1 将txt⽂件读为list并转化为numpy数组 import numpy as np file = open('') val_list = adlines() lists =[] for string in val_list: string = string.split('\t',3

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