python波士顿房价数据集2)请统计每一列低于平均值的数目
时间: 2024-02-15 07:04:55 浏览: 18
好的,我们可以使用numpy库中的布尔索引来找到低于平均值的数目。代码如下:
```python
for i, feature in enumerate(feature_names):
mean = np.mean(data[:, i])
below_mean = data[:, i] < mean
num_below_mean = np.sum(below_mean)
print("Feature: ", feature)
print("Number below mean: ", num_below_mean)
```
这段代码将逐列打印出每个特征低于平均值的数目。首先,我们计算每个特征的平均值,然后使用布尔索引找到低于平均值的数。最后,我们使用`np.sum()`函数计算低于平均值的数目,并将其打印出来。
相关问题
python波士顿房价数据集1)请找出每一列数据的最大值、最小值,计算平均值
好的,我可以帮你处理这个问题。首先,让我们来导入波士顿房价数据集并加载它:
```python
from sklearn.datasets import load_boston
import numpy as np
boston = load_boston()
data = np.array(boston.data)
target = np.array(boston.target)
feature_names = np.array(boston.feature_names)
```
现在我们有了数据集,接下来可以回答你的问题。我们可以使用numpy库中的`min()`, `max()`和`mean()`函数来找到每列数据的最大值、最小值和平均值,代码如下:
```python
for i, feature in enumerate(feature_names):
print("Feature: ", feature)
print("Max value: ", np.max(data[:, i]))
print("Min value: ", np.min(data[:, i]))
print("Mean: ", np.mean(data[:, i]))
```
这段代码将逐列打印出每个特征的最大值、最小值和平均值。
统计每一列低于平均数的数目
好的,我可以帮你解决这个问题。假设你有一个矩阵或者数据表格,你需要统计每一列低于平均数的数目。具体的操作步骤如下:
1. 计算每一列的平均数。
2. 遍历每一列,统计低于该列平均数的数目。
3. 返回统计结果。
下面是一个 Python 代码示例,可以实现该功能:
```python
import numpy as np
def count_below_avg(matrix):
# 计算每一列的平均数
avg = np.mean(matrix, axis=0)
# 统计每一列低于平均数的数目
result = []
for col in range(matrix.shape[1]):
count = len(matrix[matrix[:, col] < avg[col], col])
result.append(count)
return result
```
这个函数接受一个矩阵作为输入,使用 NumPy 库计算每一列的平均数,并遍历每一列统计低于平均数的数目。最后返回一个列表,其中每个元素表示对应列的低于平均数的数目。
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