数组平均迭代答案

【问题标题】：Array mean iteration数组平均迭代
【发布时间】：2022-01-16 14:20:33
【问题描述】：

我的问题与数组迭代有关，但有点复杂。你看我有一个形状为 (4, 50) 的数组。我想要做的是找到数组的平均值。我将简单解释一下我的意思

A = np.array([[10,5,3],[12,6,6],[9,8,7],[20,3,4]])

运行此代码时，您会得到一个形状为 (4,3) 的数组。我想要的是找到并返回每一行的平均值。返回的应该是 ([[6],[8],[8],[9]]) 的数组，具有相同的行，自然是 1 列。

请解释其背后的代码和思考过程。非常感谢。

【问题讨论】：

这里没有问题
瞧！所有代码解释

标签： python arrays iteration

【解决方案1】：

使用 np.mean 和列表推导到一个新数组中：

A = np.array([[10,5,3],[12,6,6], [9,8,7],[20,3,4]])

# Use .reshape() to get 4 rows by 1 column.
new_A = np.array([np.mean(row) for row in A]).reshape(-1, 1)

输出：

array([[6.], [8.], [8.], [9.]])

【讨论】：

【解决方案2】：

使用numpy.mean 函数。参数axis=1 表示将计算逐行平均值。参数keepdims=True表示保留原始数组维度。

import numpy as np

A = np.array([[10,5,3],[12,6,6],[9,8,7],[20,3,4]])

B = np.mean(A, axis=1, keepdims=True)

print(B)
# Output:
# [[6.]
#  [8.]
#  [8.]
#  [9.]]

【讨论】：