for i in np.unique(x1): mean_by_x1.append(np.mean(y[x1 == i])) for j in np.unique(x2): mean_by_x2.append(np.mean(y[x2 == j])) 解释

时间: 2024-06-02 18:12:55 浏览: 61

数组的拼接 np.concatenate( ) np.append( )用法和区别

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方法一：np.concatenate((a,b,c,… ))能够一次完成多个数组的拼接。 np.concatenate((a, b), axis=0) 当不写明axis的值时，默认为axis=0。对于一维数组拼接，axis的值不影响最后的结果。 axis=0 按照行拼接。 axis=1 按照列拼接。一维数组举例对于一维数组拼接，axis的取值不影响最后的结果。可以同时连接多个数组 a = np.array([1, 2]) b = np.array([5, 6]) c = np.array([3, 4]) np.concatenate((a,b,c)) 结果：[1 2 5 6 3 4] 在Python的科学计算库NumPy中，数组的拼接是数据操作中常见的需求。这里主要讨论两种常用的方法：`np.concatenate()` 和 `np.append()`。它们都用于将多个数组组合成一个新数组，但有着不同的特性和使用场景。 `np.concatenate()` 函数允许一次合并多个数组。它的基本语法是 `np.concatenate((a, b, c,...), axis=0)`。当你不指定 `axis` 参数时，默认值是 `0`，这意味着沿着第一个轴（行）进行拼接。对于一维数组来说，无论 `axis` 值是多少，结果都是相同的，因为一维数组没有行和列的概念。例如： ```python a = np.array([1, 2]) b = np.array([5, 6]) c = np.array([3, 4]) result = np.concatenate((a, b, c)) print(result) # 输出：[1 2 5 6 3 4] ``` 在二维数组中，`axis=0` 表示按照行进行拼接，`axis=1` 则表示按照列拼接。例如： ```python a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6]]) print(np.concatenate((a, b), axis=0)) # 按行拼接：array([[1, 2], # [3, 4], # [5, 6]]) print(np.concatenate((a, b.T), axis=1)) # 按列拼接：array([[1, 2, 5], # [3, 4, 6]]) ``` `np.append()` 函数的作用是将一个数组 `values` 追加到另一个数组 `arr` 的末尾。如果 `axis` 参数未指定，`arr` 和 `values` 都会先被展平成一维数组再进行拼接。如果指定了 `axis`，则 `arr` 和 `values` 必须有相同的形状，否则会引发错误。例如： ```python a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6]]) print(np.append(a, b)) # 将二维数组变为一维：[1 2 3 4 5 6] a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) print(np.append(a, b, axis=1)) # 按列拼接：array([[1, 2, 5, 6], # [3, 4, 7, 8]]) print(np.append(a, b, axis=0)) # 按行拼接：array([[1, 2], # [3, 4], # [5, 6], # [7, 8]]) ``` `np.concatenate()` 和 `np.append()` 的主要区别在于： 1. `np.concatenate()` 可以连接多个数组，并且在多维数组的情况下，不同数组的形状可以在某些轴上不相同，只要在其他轴上相同即可。 2. `np.append()` 只能连接两个数组，并且在多维情况下，两个数组的形状必须完全相同。如果 `axis` 指定，`values` 需要在指定轴上与 `arr` 具有相同的维度。在实际使用中，选择哪个函数取决于你的具体需求。如果你需要灵活地拼接不同形状的数组，或者一次合并多个数组，`np.concatenate()` 是更好的选择。而如果你只是简单地将一个数组添加到另一个数组的末尾，`np.append()` 则更方便。理解这两个函数的差异将有助于提高代码的效率和可读性。

这段代码是用来计算两个不同变量（x1和x2）在相同取值下对应的y的均值。具体来说，代码首先使用np.unique函数找到x1和x2中的唯一值，然后对每个唯一值，使用布尔索引将y中相应位置的值选出来，再使用np.mean函数计算这些值的均值，最后将均值存入mean_by_x1和mean_by_x2这两个列表中。换句话说，这段代码是在对x1和x2进行分组，然后计算每组对应的y的均值，以便分析x1和x2与y之间的关系。

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for i in np.unique(x1): mean_by_x1.append(np.mean(y[x1 == i])) for j in np.unique(x2): mean_by_x2.append(np.mean(y[x2 == j])) 解释

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