二维数组用mean函数求每列的平均值限定数组内数字格式

您好！以下是使用Python实现二维数组每列的平均值，并限定数组内数字格式的代码：

import numpy as np

# 定义二维数组
arr = np.array([[1.0, 2.0, 3.0],
                [4.0, 5.0, 6.0],
                [7.0, 8.0, 9.0]])

# 计算每列的平均值
mean_arr = np.mean(arr, axis=0)

# 将平均值限定为两位小数
mean_arr = np.around(mean_arr, decimals=2)

# 输出结果
print(mean_arr)

输出结果为：

[4. 5. 6.]

其中，`np.mean(arr, axis=0)`会计算每列的平均值，`np.around(mean_arr, decimals=2)`会将平均值限定为两位小数。

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二维数组用mean函数求每列的平均值

可以使用numpy库中的mean函数来求二维数组每列的平均值。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]])

# 使用mean函数求每列的平均值
col_means = np.mean(arr, axis=0)

# 打印每列的平均值
print(col_means)

输出结果为：

[5. 6. 7. 8.]

其中，`axis=0` 表示对每列进行求平均值操作。

二维数组求每列的平均值

好的，可以使用以下代码实现：

# 假设二维数组为arr
arr = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

# 初始化一个长度为列数的列表，用于存储每列的平均值
averages = [0] * len(arr[0])

# 遍历二维数组，累加每列的值
for row in arr:
    for i, val in enumerate(row):
        averages[i] += val

# 计算每列的平均值
for i in range(len(averages)):
    averages[i] /= len(arr)

# 打印每列的平均值
print(averages)

输出结果为：[4.0, 5.0, 6.0]，即每列的平均值分别为4.0、5.0、6.0。