numpy计算表格行平均值
    NUMPY是python一款基于数组计算的数学库，它可以用来做矩阵运算、多项式运算、傅里叶变换、随机数生成等数学运算，对于数据科学、机器学习等方面有着重要的应用，今天我们来说一下如何使用NUMPY计算表格的行平均值。
    第一步，导入NUMPY库
在python中，使用NUMPY库需要导入，所以我们首先需要在代码的开头导入NUMPY库：
    import numpy as np
    第二步，构造dataframe
在这里，我们使用python的pandas库来创建一个表格数据，然后用NUMPY库来计算平均值，下面的代码演示了如何构造一个数据：
    import pandas as pd
import numpy as np
    # 构造数据
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': [11, 12, 13, 14, 15]
}
df = pd.DataFrame(data)
    这里我们用字典来构造数据，然后使用pandas库的DataFrame函数来创建表格数据，如上述代码所示。
    第三步，使用NUMPY计算行平均值
在上一步创建的数据中，我们可以使用NUMPY库的mean函数来计算每行的平均值，如下所
示：
    # 计算每行平均值
df_mean = df.mean(axis=1)numpy库功能
print(df_mean)
    在上述代码中，我们将计算每行平均值的结果打印在控制台上。
    第四步，使用NUMPY计算列平均值
有时候我们也需要计算列平均值，这时候只需要将axis参数设置为0即可：
    # 计算每列平均值
df_mean = df.mean(axis=0)
print(df_mean)
    在上述代码中，我们将计算每列平均值的结果打印在控制台上。
    第五步，结果展示
最后，我们将计算的结果展示在数据表中，如下所示：
    # 将结果展示在数据表中
df['mean'] = df_mean
print(df)
    在上述代码中，我们将计算出的平均值添加到数据表的最后一列中，并将结果打印在控制台上。可以看到，我们用NUMPY计算出的平均值已经成功地添加到了数据表中。
    以上就是使用NUMPY计算表格行平均值的详细步骤，快来尝试一下吧！

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