python将每一列第三个数相同的保存到对应名字命名的数组中

在Python中，如果有一个二维数组（如列表的列表或Pandas DataFrame），你可以通过循环和条件判断来把每一列第三行（假设所有列都有相同的长度）的数据提取出来，并存储到相应的字典或名为该列名的数组中。下面是一个简单的例子，我们将使用列表列表来演示：

# 假设我们有这样一个数据结构
data = [['a', 'b', 'c', 'd'], ['e', 'f', 'g', 'h'], ['i', 'j', 'k', 'l'], ['m', 'n', 'o', 'p']]

# 创建一个空字典，键是列名，值是对应的第三行元素组成的列表
result_dict = {col: [row[2] for row in data] for col in range(len(data[0]))}

print(result_dict)

运行上述代码后，你会得到类似这样的结果：

{0: ['c', 'g', 'o'], 1: ['d', 'h', 'p'], 2: ['i', 'j', 'k']}

这意味着每个键（0, 1, 2）代表原数据的第一列、第二列和第三列，而对应的值则是这些列的第三行元素。

相关问题

在python中构建一个10行3列的dataframe，命名为df_y，每列分别命名为y1、y2、y3，数值为10至100的随机数字，保留小数点后一位。然后再构建一个10行2列的dataframe，命名为df_x，其中第一列为x1，第二列为x2，根据公式y=alpha+beta_1*x1+beta_2*x2，利用线性回归的方法，求每列y对应的alpha

好的，让我来回答你的问题。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

接下来，我们可以用以下代码生成一个10行3列的dataframe：

np.random.seed(42)
df_y = pd.DataFrame(np.random.uniform(10, 100, size=(10, 3)), columns=['y1', 'y2', 'y3']).round(1)

其中，`np.random.seed(42)`是为了保证每次生成的随机数相同，方便调试。`np.random.uniform(10, 100, size=(10, 3))`表示生成一个10行3列的数组，数值在10到100之间的均匀分布。`.round(1)`表示保留一位小数。

接下来，我们可以用以下代码生成一个10行2列的dataframe：

df_x = pd.DataFrame(np.random.uniform(1, 10, size=(10, 2)), columns=['x1', 'x2']).round(1)

其中，`np.random.uniform(1, 10, size=(10, 2))`表示生成一个10行2列的数组，数值在1到10之间的均匀分布。

最后，我们可以利用线性回归的方法求出每列y对应的alpha：

model = LinearRegression()
model.fit(df_x, df_y)
alpha = model.intercept_

其中，`model.fit(df_x, df_y)`表示用df_x拟合df_y，`model.intercept_`表示线性回归模型的截距，即alpha。

希望我的回答能够解决你的问题！

使用两层For循环生成100行5列的一个二维随机数数组，要求第一列取值 在0~1，第二列取值在2~3，第三列取值在4~5，第四列取值在6~7，第五列取值 在 8~9。并在波形图显示该二维数组。要求将二维数组的每一列生成一条曲线， 使用属性节点对曲线进行颜色的设置。

首先，我们可以使用Python的NumPy库来生成这个二维随机数数组，并利用Matplotlib库来绘制波形图以及设置颜色。以下是步骤：

1. 导入所需库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义数据范围并生成二维数组：

# 创建一个100行5列的数组
rows, cols = 100, 5
data_range = [(0, 1), (2, 3), (4, 5), (6, 7), (8, 9)]

random_array = np.random.randint(*range_, size=(rows, cols))

这里`range_`是一个包含每个列范围的小元组列表。

3. 对每一列分别绘制成曲线，并设置颜色：

# 创建一个新的figure
plt.figure()

for i in range(cols):
    # 提取第i列的数据
    col_data = random_array[:, i]
    
    # 绘制曲线
    plt.plot(col_data, label=f"Column {i+1}", color=f"C{i}")
    
    # 设置颜色和标签
    plt.gca().set_prop_cycle(None)  # 重置颜色循环
    plt.axhline(y=col_data.mean(), color=f"C{i}", linestyle='--', alpha=0.5)  # 平均线
    plt.fill_between(range(len(col_data)), col_data, color=f"C{i}", alpha=0.3)  # 颜色填充

# 添加标题和标签
plt.title("Random Number Array Visualization")
plt.xlabel("Index")
plt.ylabel("Value")
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

上述代码会生成一个包含五条曲线的波形图，每条曲线代表一列数据，且颜色对应于各自的列。注意这里使用了Matplotlib的颜色命名方案（C0, C1, ... C4），可以调整颜色以满足需求。