Рубрики
Без рубрики

Как рассчитать среднее значение Numpy 2D Array?

Numpy – популярная библиотека Python для науки о данных, ориентируясь на массивы, векторы и матрицы. Эта статья вводит функцию np.average () из numpy библиотеки. При применении к массиву 1D эта функция возвращает среднее значение значений массива. При применении к 2D-массиву NUMPY просто снимает массив. Результатом – это … Как рассчитать среднее значение Numpy 2D Array? Подробнее “

Автор оригинала: Chris.

Numpy Это популярная библиотека Python для науки о данных, ориентированных на массивы, векторы и матрицы. Эта статья представляет np.average () Функция из numpy библиотеки.

При применении к массиву 1D эта функция возвращает среднее значение значений массива. При применении к 2D-массиву NUMPY просто снимает массив. Результатом является среднее значение сплющенного 1D массива. Только если вы используете дополнительный Ось Аргумент, вы можете в среднем вдоль рядов или столбцов 2D массива.

Вот визуальный обзор первым – мы обсудим подробности позже:

Начнем с простого плоского корпуса сначала.

Среднее сплющенный 2D массив

Для расчета среднего значения всех значений в двумерном массиве Numpy называется Матрица Используйте np.average (матрица) функция.

>>> import numpy as np
>>> matrix = np.array([[1, 0, 2],
                       [1, 1, 1]])
>>> np.average(matrix)
1.0

Это рассчитывает среднее значение сплющенной матрицы, то есть то же самое, что звонит np.average ([1, 0, 2, 1, 1, 1]) без двумерного структурирования данных.

Столбец в среднем 2D массива

Чтобы рассчитать среднее отдельно для каждого столбца 2D-массива, используйте вызов функции np.average (матрица, ) Установка аргумента оси на 0.

>>> np.average(matrix, axis=0)
array([1. , 0.5, 1.5])

Полученный массив имеет три средних значения, по одному в колонку ввода Матрица Отказ

Средний уровень 2D массива

Чтобы рассчитать среднее значение отдельно для каждого ряда 2D-массива, позвоните np.average (матрица,) Установка аргумента оси на 1.

>>> np.average(matrix, axis=1)
array([1., 1.])

Полученный массив имеет два средних значения, один на ряд ввода матрица .

Осуждаемая головоломка в среднем

Чтобы проверить свои навыки и обучить свое понимание функции NP.average (), вот головоломка кода, которую вы можете наслаждаться:

import numpy as np

# stock prices (3x per day)
# [morning, midday, evening]
solar_x = np.array(
    [[2, 3, 4], # day 1
     [2, 2, 5]]) # day 2

print(np.average(solar_x))

Что такое выход этой головоломки? * Уровень начинающих * (решение ниже)

Вы можете решить эту головоломку кода в интерактивном режиме на нашем приложении Finxter.com Puzzle здесь :

В головоломке у нас есть матрица с двумя рядами и три колонны. Матрица дает цены на акции Solar_x снабжать. Каждая строка представляет цены на один день. Первый столбец определяет утреннюю цену, вторую полденью цену, а третью вечернюю цену.

Обратите внимание, что Numpy рассчитывает среднее значение в качестве суммы по всем значениям, разделенным на количество значений. Результатом является значение поплавка.

Вы мастер-кодер? Проверьте свои навыки сейчас!

Связанное видео.

Вы хотите стать Numpy Master? Проверьте нашу интерактивную книгу головоломки Coffe Break Numpy И повысить свои навыки науки о данных! (Ссылка Amazon открывается на новой вкладке.)

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python одноклассники (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.

Оригинал: “https://blog.finxter.com/how-to-calculate-simple-average-of-numpy-array/”