python 按行求平均
时间: 2023-10-04 10:09:19 浏览: 144
要在Python中按行求平均值,可以使用numpy库的average函数。根据引用,该函数可以接收一个数组作为输入,并通过设置axis参数为1来指定按行求平均值。下面是一个示例代码:
import numpy as np
data = np.array([[1, 2], [3, 4]])
row_avg = np.average(data, axis=1)
print(row_avg)
以上代码中,我们定义了一个二维数组data,然后使用np.average函数按行求平均值,并将结果存储在row_avg变量中。最后,我们打印出row_avg的值,即按行求得的平均值。
请注意,这里的axis参数是设置为1,表示按行计算均值。如果要按列求平均值,可以将axis参数设置为0。另外,如果不设置axis参数,默认会对整个数组求平均值。
希望这可以回答你的问题。如果还有其他疑问,请随时提问。
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python dataframe 按行平均
要按行计算DataFrame的平均值,可以使用`mean()`方法,并指定`axis=1`参数。这将按行计算每个列的平均值并返回一个包含平均值的Series对象。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按行计算平均值
row_mean = df.mean(axis=1)
print(row_mean)
```
输出结果将是一个包含每行平均值的Series对象。
```
0 4.0
1 5.0
2 6.0
dtype: float64
```
这样,你就可以按行计算DataFrame的平均值了。如果还有其他问题,请随时提问!
python求行平均值
以下是Python程序来计算行平均值:
```python
# 定义一个函数来计算行平均值
def row_average(matrix):
row_avg = []
for row in matrix:
row_avg.append(sum(row)/len(row))
return row_avg
# 测试
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print("行平均值为:", row_average(matrix))
```
输出:
```
行平均值为: [2.0, 5.0, 8.0]
```
该程序首先定义了一个函数`row_average`,该函数接收一个矩阵参数`matrix`。在函数内,我们遍历每一行,并计算该行的平均值。最后,我们将每行的平均值存储在一个列表中,并返回该列表。最后,我们在测试代码中使用该函数并输出结果。