python求numpy中array按列非零元素的平均值案例
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)
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问题内容： 我有一个大小为N *M的矩阵，我想找到每一行的平均值。值是从1到5，并且没有任何值的条目设置为0。但是，当我想使用以下方法查找均值时，它给了我错误的均值，因为它还计算了具有值的条目0。 如何获得仅非零值的均值？ 问题答案： 获取每一行的非零计数，并将其用于平均每一行的总和。因此，实现看起来像这样- 如果您使用的是较旧版本的NumPy，则可以使用count的float转换来替换，例如，
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问题内容： 我有一维列表如下： 我要列出以下元组，并分别计算每个元组的平均值。 预期结果应为： 这样做更简单的方法是什么？ 问题答案： 将数据放入形状为（2，2，2，2）的4-d numpy数组中，然后取轴1和3上该数组的平均值： 如果需要最终结果作为一维数组，则可以使用该方法： 请参阅如何对numpy数组的2x2子数组的平均值进行矢量化处理？对于类似的问题。
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本文向大家介绍numpy求平均值的维度设定的例子，包括了numpy求平均值的维度设定的例子的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 废话不多说，我就直接上代码吧！ 使用以下代码验证正确 以上这篇numpy求平均值的维度设定的例子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呐喊教程。
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问题内容： 作为输入，我有一个带时间的CSV文件，每次都有一串数字。 我想输出按小时平均和总和分组的每小时表格： 到目前为止，我一直在看用字典来完成它，其中小时是一个关键，值是一个计数和总和的列表，然后将总和除以计数就可以得到平均值。我敢肯定，必须有一种更清洁的方法来做到这一点。也许有些图书馆可以使用它。有什么建议？ 问题答案： 一个熊猫的解决方案： 印刷品： 另存为csv文件： 这是以下内容：
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问题内容： 我有一个numpy数组，其中大多数都用实数填充，但是其中也包含一些值。 如何用列的平均值替换s？ 问题答案： 无需循环：