对数组np.arange(20).reshape(4,5)按横向求和、求均值、求方差。

首先，我们有一个numpy数组`arr = np.arange(20)`，它包含了从0到19的一系列数字，然后通过`.reshape(4,5)`将其转换成一个4行5列的矩阵。

要对这个数组按横向（即列）求和、求均值和求方差，可以按照以下步骤操作：

1. **横向求和 (Column Sum)**:
使用`np.sum()`函数，并指定`axis=0`表示按列求和：

   col_sum = arr.reshape(4, 5).sum(axis=0)

2. **横向求均值 (Column Mean)**:
同样地，使用`np.mean()`函数并指定`axis=0`计算平均值：

   col_mean = arr.reshape(4, 5).mean(axis=0)

3. **横向求方差 (Column Variance)**:
计算每个列的方差，需要先计算每个元素减去其平均值的平方，再用`np.var()`函数，同样指定`axis=0`：

   col_var = np.var(arr.reshape(4, 5), axis=0)

注意，上述代码假设你已经导入了numpy库。如果你还没导入，需要加上`import numpy as np`。

相关问题

python np.arange().reshape()

在Python的NumPy库中，`arange()`函数是一个生成等差数列的工具，类似于数学中的序列。它接受三个参数：起始值(start)、结束值(stop, 不包括)和步长(step)，默认步长为1。

例如，`np.arange(0, 10, 1)`会生成一个从0到9（不包含10）的整数数组。

而`reshape()`函数则是用于改变数组的形状（即维度）。它可以将一维数组转换成多维数组，或者调整给定数组的大小，前提是要保持总的元素数量不变。

当你对`arange()`生成的结果应用`reshape()`时，你可以指定新的行数和列数来创建一个新的二维数组。例如，`arr.reshape(3, 4)`可以将一维数组按照3x4的矩阵进行重塑。

举个例子：

import numpy as np

# 生成一个从0到8的数组
arr = np.arange(0, 9)
print("原始数组:", arr)

# 转换为3行4列的矩阵
reshaped_arr = arr.reshape((3, 4))
print("重塑后的数组:\n", reshaped_arr)

array = np.arange(20).reshape(4, 5);

这段代码创建了一个形状为 4 行 5 列的二维数组，其中包含了 0 到 19 的整数。可以使用以下代码来创建和查看这个数组：

import numpy as np

array = np.arange(20).reshape(4, 5)
print(array)

输出结果为：

[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]]

这个数组可以通过行和列的索引来访问其中的元素。例如，要获取第二行第三列的元素，可以使用以下代码：

print(array[1, 2])

输出结果为：

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