对于一个6列多行的数组，每3行取1行数据构成一个新数组 python

可以使用 Python 中的切片操作来实现，具体代码如下：

# 假设原数组为 arr，行数为 n
new_arr = [arr[i:i+3] for i in range(0, n, 3)]

这段代码中，`range(0, n, 3)` 表示从 0 开始，每隔 3 步取一个数，即 0、3、6、9……，对应原数组的第 1、4、7、10 行数据。然后使用列表推导式 `[arr[i:i+3] for i in range(0, n, 3)]` 构造新数组，依次取出每组连续的 3 行数据，组成一个新的列表。

相关问题

对于一个6列多行的数组，求每一列元素的均值并使每个元素减去其所在列的均值 要求结果是int python

可以使用numpy库来实现数组的求解和处理。

首先，使用numpy的loadtxt函数将数组导入为numpy数组。假设导入的数组名为arr。

然后，可以使用arr.mean(axis=0)来计算每列元素的均值，并将其保存在名为means的数组中。

最后，使用arr - means来将每个元素减去其所在列的均值，并使用astype(int)将结果转换为整数类型。

下面是完整的代码示例：

import numpy as np

# 导入数组
arr = np.loadtxt('file.txt')

# 计算每列元素的均值
means = arr.mean(axis=0)

# 将每个元素减去所在列的均值，并转换为整数类型
result = (arr - means).astype(int)

其中，file.txt是存储数组的文件名，可以根据实际情况进行替换。

对于一个6列多行的数组，求每一列元素的均值并使每个元素减去其所在列的均值

可以使用 NumPy 库来实现，具体代码如下：

import numpy as np

# 假设原数组为 arr
arr = np.array(arr)

# 求每一列的均值
col_mean = np.mean(arr, axis=0)

# 每个元素减去所在列的均值
new_arr = arr - col_mean

这段代码中，首先使用 NumPy 的 `mean` 函数求出原数组 `arr` 每一列的均值，`axis=0` 表示对列进行均值计算。然后用 `arr - col_mean` 计算每个元素减去所在列的均值，得到新的数组 `new_arr`。