np.mean(b[-10:-1])是什么意思

`np.mean(b[-10:-1])` 是使用 NumPy 库计算数组 b 中最后 10 个元素（倒数第 10 个到倒数第 2 个）的平均值的表达式。

具体解释如下：
- `b` 是一个数组。
- `[-10:-1]` 是切片操作，表示选取数组 b 中的倒数第 10 个元素到倒数第 2 个元素（不包括倒数第 1 个元素）。
- `np.mean()` 是 NumPy 库中的函数，用于计算数组的平均值。

因此，`np.mean(b[-10:-1])` 表示计算数组 b 中最后 10 个元素的平均值。

相关问题

c = b - np.mean(b, 0)

`c = b - np.mean(b, 0)` 是对 Numpy 数组 `b` 进行操作，其中 `np.mean(b, 0)` 计算了 `b` 每一列的均值，然后 `b` 中的每个元素都减去了对应列的均值，最终得到了一个新的 Numpy 数组 `c`，其形状与 `b` 相同，每个元素的值为原来对应位置的元素减去该列的均值。这个操作常用于数据预处理，可以用来将数据集的中心移动到原点，以便进行下一步的处理。

agg(np.mean)

agg(np.mean)是一种聚合函数，可以计算数据的平均值。下面是一个使用agg(np.mean)的例子：

假设我们有一个数据集df，其中包含两列数据a和b，我们可以使用agg(np.mean)来计算这两列数据的平均值：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
print(df.agg(np.mean)) # 输出：a    2.0\nb    5.0\ndtype: float64

上述代码中，我们首先导入了pandas和numpy库，然后创建了一个数据集df，其中包含两列数据a和b。接着，我们使用agg(np.mean)来计算这两列数据的平均值，并将结果打印出来。