python二维数组使用numpy库的函数取每列的后两行分割

可以使用numpy库的切片功能来取每列的后两行分割，具体代码如下：

import numpy as np

# 定义一个3x4的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
                [5, 6, 7, 8],
                [9, 10, 11, 12]])

# 取每列的后两行分割
last_two_rows = arr[-2:, :]

# 输出结果
print(last_two_rows)

输出结果为：

[[ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

其中，`[-2:, :]`表示取第二个到最后一个行元素，并取所有列元素。

相关问题

python创建二维数组numpy

要创建二维数组，可以使用numpy库。使用numpy的array函数，可以通过输入一个列表或一维数组来创建二维数组。以下是一个例子：

from numpy import *
m1 = array([arange(1,4),arange(4,7),arange(7,10),arange(10,13),arange(13,16),arange(16,19)])
print(m1)

在这个例子中，我们通过arange函数创建了六个长度为3的一维数组，并使用array函数将它们组合成了一个二维数组。输出结果如下：

[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]
 [13 14 15]
 [16 17 18]]

这样我们就成功创建了一个6行3列的二维数组。

python中二维数组numpy每个元素减去其所在的每一行的平均值

在Python中，可以使用NumPy库来处理多维数组，并且可以很容易地对数组中的元素进行行或列的运算。如果你想要对二维数组中的每个元素减去其所在行的平均值，可以先计算每行的平均值，然后进行相应的减法操作。以下是具体的步骤和代码示例：

1. 首先，确保已经安装了NumPy库，如果没有安装，可以使用pip安装：`pip install numpy`。
2. 导入NumPy库。
3. 使用`numpy.mean()`函数计算数组每行的平均值，设置`axis=1`表示沿列方向进行计算。
4. 从原数组的每个元素中减去其所在行的平均值。

代码示例：

import numpy as np

# 假设有一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 计算每行的平均值
row_means = np.mean(arr, axis=1).reshape(-1, 1)  # reshape成列向量以便广播

# 从每个元素中减去其所在行的平均值
result = arr - row_means

print(result)

这段代码会输出：

[[-1.  0.  1.]
 [-1.  0.  1.]]

在这个例子中，`row_means` 是一个包含每行平均值的列向量，通过NumPy的广播机制，它可以和原数组`arr`进行逐元素的减法操作。