时间:2021-05-22
输入:numpy的array
输出:一个一维的平均值array
import numpy as np def non_zero_mean(np_arr): exist = (np_arr != 0) num = np_arr.sum(axis=1) den = exist.sum(axis=1) return num/den如果要求按行的非零元素的平均值,把所有的 axis=1改成axis=0
补充知识:python dataframe 统计行列中零值的个数
1、按行统计,返回为一个series:
(df == 0).astype(int).sum(axis=1)
以上这篇python求numpy中array按列非零元素的平均值案例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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对称矩阵及稀疏矩阵的压缩存储1.稀疏矩阵 对于那些零元素数目远远多于非零元素数目,并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵(sparse)。 人们无法给出
nonzero函数返回非零元素的目录。返回值为元组,两个值分别为两个维度,包含了相应维度上非零元素的目录值。importnumpyasnpA=np.mat([[
x上面一横的意思是: 这个符号念做“Xbar”,为求平均值符号。 平均值有,算术平均值,几何平均值,平方平均值,调和平均值,加权平均值等几种。其中以算术平均
np.nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数。一般来说,通过help(np.nonzero)能够查看到该函数的
首先是数据源:#需要求加权平均值的数据列表elements=[]#对应的权值列表weights=[]使用numpy直接求:importnumpyasnpnp.a