indexName = np.argwhere(scoreAll==name )

时间: 2023-08-11 22:05:52 浏览: 84
这行代码的意思是在 `scoreAll` 这个二维数组中寻找值为 `name` 的元素,并返回该元素的下标。具体来说,`np.argwhere()` 函数会返回一个包含所有符合条件的元素下标的数组,每个下标都是一维数组。在这个代码中,`scoreAll==name` 会返回一个和 `scoreAll` 同样大小的布尔型数组,其中符合条件的元素对应的值为 `True`,不符合条件的元素对应的值为 `False`。`np.argwhere(scoreAll==name)` 会返回一个包含所有 `True` 的下标的数组,这些下标表示了 `scoreAll` 中值为 `name` 的元素的位置。
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import numpy as np with open('成绩单数字.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: s = file.read().replace('\n', ',').split(',') scoreAll = np.array(list(s)).reshape(6, 8) # 字符串s转成列表,转为6行8列的数组 #print(scoreAll) # 输出数组scoreAll scoreNum = scoreAll[1:, 2:].astype(int) #数组scoreAll中非数值型字符串去掉,转为整型,生成数组 #print(scoreNum) # 输出数组scoreNum name = input() course = input() indexName = np.argwhere(scoreAll==name ) print(indexName) print('{}同学的平均成绩为{:.2f}'.format(scoreAll[indexName[0,0],0],np.average(scoreNum[indexName[0,0]-1, 0:]))) indexCourse = np.argwhere(scoreAll==course ) print(indexCourse) print('{}课程平均成绩为{:.2f}'.format(scoreAll[0,indexCourse[0,1]],np.average(scoreNum[0:,indexCourse[0,1]-2]))) print('该课程中位数为{:.2f}'.format(np.median(scoreNum[0:,indexCourse[0,1]-2]))) print('该课程标准差为{:.2f}'.format(np.std(scoreNum[0:,indexCourse[0,1]-2])))

这段代码是一个Python程序,读取了一个成绩单的CSV文件,将读取的数据转为NumPy数组,并进行了一些数据处理和统计分析。其中,输入了两个变量name和course,分别代表学生姓名和课程名称。代码使用np.argwhere()函数查找数组中对应元素的索引,然后使用np.average()函数计算平均值,np.median()函数计算中位数,np.std()函数计算标准差,最终输出了对应的结果。

let find = indexGoodsList.find(item => item.indexName === titleArr);

这段代码是使用ES6中的箭头函数语法对一个数组进行查找操作。其中,find方法用于查找数组中符合条件的第一个元素,并返回该元素,如果找不到符合条件的元素,则返回undefined。这个find方法接受一个函数作为参数,该函数会作为一个回调函数,用于对数组的每个元素进行测试,返回符合条件的元素。 在这个例子中,find方法的回调函数使用箭头函数语法,表示对数组indexGoodsList中的每个元素执行如下操作:如果该元素的indexName属性等于变量titleArr的值,则返回该元素。最后,find方法返回找到的元素,保存在变量find中。
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