numpy怎么统计男性个数
时间: 2023-11-10 11:21:53 浏览: 50
假设你有一个包含性别信息的 numpy 数组,可以使用以下代码统计男性个数:
```python
import numpy as np
# 生成一个包含性别信息的随机数组
gender = np.random.choice(['男', '女'], size=100)
# 统计男性个数
male_count = np.count_nonzero(gender == '男')
print('男性个数:', male_count)
```
其中,`np.count_nonzero()` 可以用来统计数组中非零元素的个数。在这个例子中,我们把性别为“男”的元素看成是非零元素,因此可以用 `gender == '男'` 来得到一个布尔型数组,然后再对这个数组使用 `np.count_nonzero()` 来统计非零元素的个数,即男性的个数。
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numpy怎么统计男性平均分
假设你有一个包含性别和分数信息的 numpy 数组,可以使用以下代码统计男性平均分:
```python
import numpy as np
# 生成一个包含性别和分数信息的随机数组
data = np.random.randint(0, 101, size=(100, 2))
gender = np.random.choice(['男', '女'], size=100)
data[:, 0] = gender
# 提取男性分数信息
male_scores = data[data[:, 0] == '男', 1]
# 计算男性平均分
male_mean = np.mean(male_scores)
print('男性平均分:', male_mean)
```
其中,`data[:, 0] == '男'` 会得到一个布尔型数组,用于判断每个元素的性别是否为“男”,然后把这个数组作为索引,可以得到所有男性的分数信息。然后,我们再对这些分数信息使用 `np.mean()` 函数求平均值,即男性的平均分。
使用Numpy取出特定位置中的数据(包括6个特征,即年末总人口、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口和年份)
假设我们有一个名为data的numpy数组,其中包含6个特征和若干行数据。要取出第2行、第4列的数据(即第4个特征中的城镇人口),可以使用下面的代码:
```python
data[1, 3]
```
这里的索引从0开始,所以第2行的索引是1,第4列的索引是3。如果要取出整个数组的第3个特征(即所有行的城镇人口数据),可以使用下面的代码:
```python
data[:, 3]
```
这里的冒号表示取所有行,而第二个索引为3表示取第4列的数据。如果要同时取出年末总人口和乡村人口这两个特征的数据,可以使用下面的代码:
```python
data[:, [0, 5]]
```
这里的方括号中包含两个索引,分别为0和5,表示取第1列和第6列的数据。注意,这里需要使用方括号而不是圆括号。