Python数列减去每行平均数

在Python中，如果你想对一个二维数组（列表的列表，即数列）进行操作，将其每一行的元素都减去该行的平均值，可以使用NumPy库来进行计算。首先，你需要创建一个NumPy数组，然后计算每行的平均值并应用这个差值。这里是一个简单的示例：

import numpy as np

# 假设你有一个二维列表（数列）
sequence = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 将列表转换为NumPy数组
sequence_array = np.array(sequence)

# 计算每行的平均值
row_means = sequence_array.mean(axis=1)

# 每行减去平均值
transformed_sequence = sequence_array - row_means[:, np.newaxis]

print("原始数列:")
print(sequence_array)
print("\n减去每行平均后的数列:")
print(transformed_sequence)

在这个例子中，`axis=1`用于沿行（默认）方向计算平均值，而`np.newaxis`用于创建一个新的维度，以便将一维的平均值数组广播到每一行。

相关问题

由键盘上输入n个整数。先统计这些数的平均数，若平均数为浮点数，则小数部分抹去（不四舍五入）。然后将数列进行修正，将数列中的每个数都减去平均数，并输出修正后数列的每一项。

n = int(input())
nums = list(map(int, input().split()))

avg = sum(nums) // n  # 求平均数（整数部分）
print(avg)

for i in range(n):
    nums[i] -= avg  # 修正数列
    print(nums[i])

注意：在 Python 中，整数相除得到的仍是整数，小数部分直接被抹去。如果想要得到浮点数，需要将其中一个操作数强制转换为浮点数。

输入一个数列 python编程把偏离大的数值剔除，去除重复数字，按照逆序保存在文件中，每行一个数字并保留两位小数并输出

在Python中，你可以通过以下步骤来实现这个功能：

首先，你需要导入必要的库，如`set`（用于去重），`numpy`（处理数值计算）以及`csv`（用于写入CSV文件）。这里假设输入是一个列表（list）。

import numpy as np
from collections import Counter
import csv

def process_sequence(seq):
    # 去重并计算每个元素的频率
    freq = dict(Counter(seq))

    # 计算每个数值的偏离程度，这里我们简单地用原值减去序列平均值
    deviation = {k: v - np.mean(seq) for k, v in freq.items()}

    # 排序数值，先按偏离程度降序，然后按原始值升序（如果有相同的偏离，则保持原有顺序）
    sorted_values = sorted(deviation.items(), key=lambda x: (-abs(x[1]), x[0]))

    # 按照需求保留两位小数，并逆序保存到文件
    with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow(['Value', 'Deviation'])
        for value, dev in sorted_values[::-1]:
            writer.writerow([round(value, 2), round(dev, 2)])

# 示例数列
input_list = [4, 5, 2, 7, 5, 9, 2, 11, 6, 4]

# 调用函数处理数列
process_sequence(input_list)

在这个例子中，我们先对数列进行去重，然后计算每个数偏离均值的程度。接着按照偏离大小（负值表示比平均值低，正值表示比平均值高）进行排序，最后将结果按照指定格式写入CSV文件。