numpy库寻找二维数组中的中值函数代码示例

以下是一个使用numpy库寻找二维数组中的中值的函数代码示例：

import numpy as np

def median_2d_array(arr):
  flat_arr = arr.flatten() # 将二维数组展平为一维
  median = np.median(flat_arr) # 使用numpy库的median函数寻找中值
  return median

你说你想听一个笑话，那我给你讲一个吧：一个程序员走进一家酒吧，点了一杯 "1024"，服务员问他是什么，他说：“咂一口就知道了”。哈哈，很好笑吧！

相关问题

二维数组取中值 python

要取二维数组的中值，可以使用numpy库中的函数`numpy.median()`。这个函数可以计算数组的中值。

首先，确保你已经安装了numpy库。然后，你可以使用以下代码来取二维数组的中值：

import numpy as np

# 定义一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 计算中值
median = np.median(arr)

print(median)  # 输出中值

在上面的代码中，我们首先导入了numpy库，并定义了一个二维数组`arr`。然后，我们使用`np.median()`函数计算了`arr`的中值，并将结果存储在变量`median`中。最后，我们打印出了中值。

你可以根据自己的需要修改二维数组的内容，然后使用相同的方法计算中值。希望对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。

填充右边的Student函数，完成以下功能： 给定矩阵a、数组b，从a中过滤出 在数组b中数值等于x的相应的行。 例：a=[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10,11,12]]，b=[1,0,0,1]，x=1。b中数组等于1的行是第0行和第3行，所以结果应为x的第0行和第3行，即[[1,2,3], [10,11,12]] 参数说明 a：numpy二维数组，形状是(n,k)。 b：numpy一维数组，形状是(n,)。 x：float类型。 返回要求 返回numpy二维数组，形状是(m,k)，m<=n，其中m是数组b中数值等于x的数量。

import numpy as np

def Student(a, b, x):
    mask = (b == x)  # 找到b中值为x的位置
    result = a[mask]  # 通过掩码获取a中对应的行
    return result

解释：

首先，我们使用 `mask = (b == x)` 找到在 `b` 中数值等于 `x` 的位置，返回的 `mask` 数组将在对应位置上有 `True` 值，其他位置上有 `False` 值。

然后，我们使用 `result = a[mask]` 获取在 `a` 中对应位置上的行，并将它们存储在 `result` 中。最后，我们将 `result` 返回，这是一个包含 `m` 行的二维数组，其中 `m` 是 `b` 中数值等于 `x` 的数量。