a是50组(11944)的numpy.ndarray,想要按列求出50个numpy.nadarry的均值,得到一组(11944)的数组
时间: 2024-04-12 18:29:54 浏览: 18
可以使用numpy的mean函数来实现按列求均值的操作。假设你的50个numpy.ndarray存储在一个名为a的列表中,每个numpy.ndarray的形状为(11944,),那么你可以尝试以下代码:
```python
import numpy as np
# 将列表转换为二维数组
a = np.array(a)
# 按列求均值
mean_array = np.mean(a, axis=0)
print(mean_array.shape) # 输出 (11944,)
```
这样,你就可以得到一个形状为(11944,)的均值数组mean_array。这个数组的每个元素是对应列的均值。
相关问题
a是50组(1,1944)的numpy.ndarray,想要按列求出50个numpy.nadarry的均值,得到一组(1,1944)的数组
如果你的numpy.ndarray的形状是(1, 1944),表示每个数组都是一行1944列,那么你可以按行求均值。你可以尝试以下代码:
```python
import numpy as np
# 假设a是一个50组的numpy.ndarray,形状为(50, 1944)
a = np.random.random((50, 1944))
# 按行求均值
mean_array = np.mean(a, axis=0)
print(mean_array.shape) # 输出 (1944,)
```
这样,你就可以得到一个形状为(1, 1944)的均值数组mean_array。这个数组的每个元素是对应列的均值。由于只有一个行,所以结果的形状是(1, 1944)。
举出一个包含多个组的numpy.ndarray数据,利用hausdorff距离计算numpy.ndarray数据中多个组之间的轨迹相似度
好的,这是一个关于数据科学的问题,我可以回答。对于包含多个组的numpy.ndarray数据,我们可以使用numpy.stack()函数将它们组合成一个数组。然后,要计算多个组之间的轨迹相似度,可以使用scipy库中的spatial.distance.directed_hausdorff()函数。对于每个组,该函数都会返回它与其他组之间的hausdorff距离,以获得所有组之间的轨迹相似度矩阵。希望能够帮到你!
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