python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例

下面是关于“python NumPy ndarray二维数组按照行列求平均实例”的完整攻略：

一、需求说明

我们需要使用Python中NumPy库中的ndarray二维数组，对其按照行或者列进行平均，计算平均值后返回一个一维数组。

二、相关知识点

1. NumPy库

NumPy是Python语言的一个扩展程序库，支持大量针对数组的操作及其相关领域的数学函数。NumPy数组可以是任意维度，并可以使用元素类型来描述它们的元素。

2. ndarray数组

NumPy的核心是ndarray（N-dimensional array object），它是Python中该库用于存储和处理数据的主要数据结构，用于存储同类型元素的多维数组。所有的元素必须是同类型的，可以使用多种数据类型（例如：int、float、bool等）。

3. 平均值的计算

平均值的计算有两种方式：按行进行平均、按列进行平均。

三、示例说明

下面通过两条示例说明如何使用NumPy库的ndarray数组，按行列求平均。

示例一

import numpy as np

# 定义一个4*4的二维数组
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]])

# 按行求平均
row_mean = np.mean(a, axis=1)

# 按列求平均
col_mean = np.mean(a, axis=0)

print("原数组：\n", a)
print("按行求平均值：", row_mean)
print("按列求平均值：", col_mean)

输出结果：

原数组：
 [[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]
 [13 14 15 16]]
按行求平均值： [ 2.5  6.5 10.5 14.5]
按列求平均值： [ 7.   8.   9.  10.5]

示例二

import numpy as np

# 定义一个3*6的二维数组
a = np.array([[1,  2,  3,  4,  5,  6],
              [7,  8,  9,  10, 11, 12],
              [13, 14, 15, 16, 17, 18]])

# 按行求平均
row_mean = np.mean(a, axis=1)

# 按列求平均
col_mean = np.mean(a, axis=0)

print("原数组：\n", a)
print("按行求平均值：", row_mean)
print("按列求平均值：", col_mean)

输出结果：

原数组：
 [[ 1  2  3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10 11 12]
 [13 14 15 16 17 18]]
按行求平均值： [ 3.5  9.5 15.5]
按列求平均值： [ 7.  8.  9. 10. 11. 12.]

四、总结

以上就是Python中NumPy库的ndarray二维数组按照行列求平均的具体实现过程。我们可以使用平均的输出结果，来快速了解二维数组每一行/列的指标情况。