numpy二维数组求每列的最大值、最小值和平均值。

可以使用numpy的函数`amax`、`amin`和`mean`来获取二维数组每列的最大值、最小值和平均值。

示例代码如下：

import numpy as np

# 创建一个3行4列的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 获取每列的最大值
max_values = np.amax(arr, axis=0)
print("每列的最大值为：", max_values)

# 获取每列的最小值
min_values = np.amin(arr, axis=0)
print("每列的最小值为：", min_values)

# 获取每列的平均值
mean_values = np.mean(arr, axis=0)
print("每列的平均值为：", mean_values)

输出结果为：

每列的最大值为： [ 9 10 11 12]
每列的最小值为： [1 2 3 4]
每列的平均值为： [5. 6. 7. 8.]

相关问题

用python求iris二维数组每列的最大值、最小值和平均值。

好的，这个问题可以直接回答。对于iris二维数组，可以使用NumPy库中的函数进行操作。代码如下：

import numpy as np

# 加载iris数据集
iris = np.loadtxt('iris.csv', delimiter=',', usecols=(0,1,2,3))

# 求每列的最大值、最小值、平均值
max_values = np.max(iris, axis=0)
min_values = np.min(iris, axis=0)
mean_values = np.mean(iris, axis=0)

# 输出结果
print('每列的最大值为：', max_values)
print('每列的最小值为：', min_values)
print('每列的平均值为：', mean_values)

这样就可以求得iris二维数组每列的最大值、最小值和平均值了。希望对你有所帮助。

用numpy数组创建一个4行5列的数值型二维数组，计算每一列的最大值、最小值、平均值和标准差。计算每一行的和并将结果添加到原数组中成为4行6列的二维数组。

首先，我们可以使用NumPy创建一个4行5列的数值型二维数组，并对其进行一些统计计算。假设这个数组叫做`arr`。以下是详细的步骤：

1. 创建数组 `arr`：

import numpy as np

# 创建一个4行5列的随机数组，每个元素都在0到1之间
arr = np.random.rand(4, 5)

2. 计算每一列的最大值、最小值、平均值和标准差：

max_values = np.max(arr, axis=0)  # 每列最大值
min_values = np.min(arr, axis=0)  # 每列最小值
mean_values = np.mean(arr, axis=0)  # 每列平均值
std_devs = np.std(arr, axis=0)  # 每列标准差

`axis=0` 参数表示按列计算。

3. 将这些统计量加到原数组作为新的一列，形成新的4行6列数组：

stats_array = np.concatenate([arr, max_values.reshape(-1, 1), min_values.reshape(-1, 1), mean_values.reshape(-1, 1), std_devs.reshape(-1, 1)], axis=1)

`reshape(-1, 1)` 的目的是为了将一维数组变成与列数相同的形状。

现在，`stats_array`是一个4行6列的二维数组，包含了原始数据以及每列的最大值、最小值、平均值和标准差。