久久福利_99r_国产日韩在线视频_直接看av的网站_中文欧美日韩_久久一

您的位置:首頁技術文章
文章詳情頁

python 的numpy庫中的mean()函數用法介紹

瀏覽:95日期:2022-08-04 14:00:54

1. mean() 函數定義:

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<class numpy._globals._NoValue at 0x40b6a26c>)[source]Compute the arithmetic mean along the specified axis.

Returns the average of the array elements. The average is taken over the flattened array by default, otherwise over the specified axis. float64intermediate and return values are used for integer inputs.

Parameters:

a : array_like

Array containing numbers whose mean is desired. If a is not an array, a conversion is attempted.

axis : None or int or tuple of ints, optional

Axis or axes along which the means are computed. The default is to compute the mean of the flattened array.

New in version 1.7.0.

If this is a tuple of ints, a mean is performed over multiple axes, instead of a single axis or all the axes as before.

dtype : data-type, optional

Type to use in computing the mean. For integer inputs, the default is float64; for floating point inputs, it is the same as the input dtype.

out : ndarray, optional

Alternate output array in which to place the result. The default is None; if provided, it must have the same shape as the expected output, but the type will be cast if necessary. See doc.ufuncs for details.

keepdims : bool, optional

If this is set to True, the axes which are reduced are left in the result as dimensions with size one. With this option, the result will broadcast correctly against the input array.

If the default value is passed, then keepdims will not be passed through to the mean method of sub-classes of ndarray, however any non-default value will be. If the sub-classes sum method does not implement keepdims any exceptions will be raised.

Returns:

m : ndarray, see dtype parameter above

If out=None, returns a new array containing the mean values, otherwise a reference to the output array is returned.

2 mean()函數功能:求取均值

經常操作的參數為axis,以m * n矩陣舉例:

axis 不設置值,對 m*n 個數求均值,返回一個實數

axis = 0:壓縮行,對各列求均值,返回 1* n 矩陣

axis =1 :壓縮列,對各行求均值,返回 m *1 矩陣

舉例:

>>> import numpy as np>>> num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]])>>> now2 = np.mat(num1)>>> now2matrix([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]])>>> np.mean(now2) # 對所有元素求均值3.5>>> np.mean(now2,0) # 壓縮行,對各列求均值matrix([[ 2.5, 3.5, 4.5]])>>> np.mean(now2,1) # 壓縮列,對各行求均值matrix([[ 2.], [ 3.], [ 4.], [ 5.]])

補充拓展:numpy的np.nanmax和np.max區別(坑)

numpy的np.nanmax和np.array([1,2,3,np.nan]).max()的區別(坑)

numpy中numpy.nanmax的官方文檔

原理

在計算dataframe最大值時,最先用到的一定是Series對象的max()方法(),最終結果是4。

s1 = pd.Series([1,2,3,4,np.nan])s1_max = s1.max()

但是筆者由于數據量巨大,列數較多,于是為了加快計算速度,采用numpy進行最大值的計算,但正如以下代碼,最終結果得到的是nan,而非4。發現,采用這種方式計算最大值,nan也會包含進去,并最終結果為nan。

s1 = pd.Series([1,2,3,4,np.nan])s1_max = s1.values.max()>>>nan

通過閱讀numpy的文檔發現,存在np.nanmax的函數,可以將np.nan排除進行最大值的計算,并得到想要的正確結果。

當然不止是max,min 、std、mean 均會存在列中含有np.nan時,s1.values.min /std/mean ()返回nan的情況。

速度區別

速度由快到慢依次:

s1 = pd.Series([1,2,3,4,5,np.nan])#速度由快至慢np.nanmax(s1.values) > np.nanmax(s1) > s1.max()

以上這篇python 的numpy庫中的mean()函數用法介紹就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持好吧啦網。

標簽: Python 編程
相關文章:
主站蜘蛛池模板: 国产精品污www在线观看 | 中文字幕乱码亚洲精品一区 | 日本在线免费电影 | 婷婷成人免费视频 | 欧美精品一区二区三区一线天视频 | 成人黄色在线视频 | 日韩一二三区视频 | 日韩中文字幕在线免费观看 | 91精品久久 | 亚洲欧美久久久 | 午夜视频网 | 99久久精品免费看国产免费粉嫩 | 欧美性区 | 99热在线播放 | 亚洲欧美激情精品一区二区 | 亚洲 欧美 另类 综合 偷拍 | 久久一视频 | 亚洲日本欧美 | 日韩高清在线 | 综合网激情五月 | 久久久久久久久久影院 | 欧美日韩黄色一级片 | 精品久久久久久亚洲综合网站 | 亚洲午夜电影 | 精品三级三级三级三级三级 | 午夜精品久久久久久久男人的天堂 | 久久99精品国产麻豆婷婷洗澡 | 岛国av在线 | 精品国产成人 | 国产在线一级视频 | 在线观看国产wwwa级羞羞视频 | 国产精品久久久久影院色老大 | 伊人青青操 | 精品成人久久 | 欧美激情视频一区二区三区在线播放 | 久久久久久免费毛片精品 | 中文字幕免费在线 | 亚洲人成人一区二区在线观看 | 久久成人精品视频 | 五月婷综合 | 一本一道久久a久久精品综合 | 国产福利精品一区 | 亚洲性视频网站 | 伊人啪啪| 不卡在线| 羞羞视频在线观看免费 | 日韩理伦片在线观看视频播放 | 婷五月综合 | 国产999免费视频 | 国产91免费在线 | 精品一区二区三区视频 | 久久久91精品国产一区二区精品 | 国产欧美精品在线 | 成人一区二区在线 | 欧美日韩一区二区三区视频 | 国产精品久久久久久久午夜片 | 男人天堂网av | 奇米影视奇米色777欧美 | 免费毛片在线播放 | 国产在线观看一区二区 | 精品亚洲成a人片在线观看 国产高清在线 | 久久久国产视频 | 四季久久免费一区二区三区四区 | 国产一区二区免费电影 | 黄毛片网站 | 另类五月天 | 国产区最新| 少妇一区二区三区 | 国产午夜精品久久 | 国产成人免费视频网站高清观看视频 | 亚洲精品乱码久久久久久蜜桃91 | 爱干视频| 亚洲毛片在线 | 国产高潮呻吟久久渣男片 | 免费的国产视频 | 欧美激情一区二区三级高清视频 | 亚洲精品在线免费观看视频 | 久久国产亚洲 | 在线观看黄免费 | 国产福利91精品 | a级黄色毛片免费观看 | 夜夜av| 国产高清亚洲 | 国产三级毛片 | 精品少妇一区二区三区日产乱码 | 嫩草网站在线观看 | 在线亚洲一区二区 | 国产精品久久精品 | 不卡久久 | 91在线播| 偷拍电影一区二区三区 | 久久亚洲精品视频 | 天天爽天天干 | 国产综合网站 | av在线免费播放 | 亚洲精品免费在线 | 黄色小视频在线观看 | 日本理伦片午夜理伦片 | 亚洲精品二区三区 | 午夜电影合集 | 午夜国产一级 | 97精品在线| 午夜久久久 | 日韩精品免费在线视频 | 久久综合成人精品亚洲另类欧美 | 视频精品一区 | 国产一区二区三区在线免费观看 | 国产成人涩涩涩视频在线观看 | 久久久久久久国产 | 欧美亚洲一| 日本成人中文字幕 | 亚洲国产精品久久人人爱 | 欧美自拍视频 | 国产麻豆乱码精品一区二区三区 | 久久久精品一区二区 | 国产精品亚洲成人 | 国产精品久久久久久久 | 欧洲一区二区三区 | 99爱在线观看 | 色综合成人 | 啵啵羞羞影院 | 亚洲 中文 欧美 日韩 在线观看 | 久久99国产精品久久99大师 | 欧美黄色一级毛片 | 九九久久精品 | 国产精品久久久一区二区 | 亚洲福利av | 国产色视频在线观看免费 | 国产综合一区二区 | 色综合一区二区三区 | 在线播放亚洲 | 日韩高清在线播放 | 91精品国产一区二区 | 精品国产一区二区三区在线观看 | 色资源站 | 日韩成人不卡 | 中文字幕亚洲欧美 | 欧美激情在线狂野欧美精品 | 日韩精品一区二区三区在线 | 国产91色在线 | 亚洲 | 国产精品欧美一区二区三区不卡 | 日韩成人中文字幕 | 黄色网在线 | 午夜视频网 | 成人伊人网 | 桃色五月 | 精品视频二区三区 | 操碰97| 日韩大片一区 | 国产精品久久久久久亚洲调教 | 欧美在线播放一区 | 91免费在线视频 | 欧美日韩在线免费观看 | 亚洲精品视频在线免费播放 | www.五月婷婷 | 午夜影院在线 | 亚洲一区二区三区 | 欧美二区三区视频 | 精品在线二区 | 日本成人在线视频网站 | 天天干狠狠操 | 99精品视频在线观看 | 欧美久久久久久 | 一区日韩| 一级免费黄视频 | 亚洲一区二区在线 | 欧美一区2区三区4区公司二百 | 成人精品鲁一区一区二区 | 欧美一区2区三区4区公司二百 | 免费av大全 | 先锋久久 | 中文字幕 在线观看 | 懂色一区二区三区免费观看 | 国产免费一区二区三区 | 欧美综合成人网 | 亚洲国产精品久久久久久久 | 毛片网页 | 欧美日韩国产在线 | 亚洲精品久久久久久下一站 | 欧美日韩综合一区 | 国产精品视频一二三区 | 日韩专区一区二区三区 | 欧美性猛交一区二区三区精品 | 国产精品毛片一区二区三区 | 日韩精品一区二区三区在线播放 | 99精品网站 | 欧美日韩国产在线 | 91新视频| 午夜影院在线观看 | 极品毛片 | 玖玖玖精品视频 | 久久久久国产一级毛片 | 精品国产一区二区三区久久久蜜月 | 精品一二三区在线观看 | 亚洲一区二区三区视频 | 亚洲成人免费在线 | 日韩三级在线免费观看 | 国产中文字幕在线观看 | 久久综合久色欧美综合狠狠 | 免费看片www| 国产一区二区三区不卡在线观看 | 黄a免费看 | 国产精品久久久久久久午夜片 | 久久久av| h视频免费观看 | 一区二区欧美视频 | 精品婷婷 | 国产中文在线 | 中文字幕在线观看 | 视频一区在线 | 亚洲大尺度网站 | 国产精品原创av片国产免费 | 99久久国产综合精品女不卡 | 狠狠视频 | 中文字幕在线不卡 | 国产一区二区三区四区在线观看 | 国产干干干 | 偷拍做爰吃奶视频免费看 | 国产91精选| 91久久精品一区二区三区 | 久久99深爱久久99精品 | 久久久精品综合 | 国产精品久久久久久亚洲影视 | 在线欧美日韩 | 欧美啊v| 亚洲成人av片 | 日韩黄色片免费看 | 91视频播放 | 亚洲精品一区二区三区蜜桃久 | 久热九九 | 欧美成人黄激情免费视频 | 欧美一级高清在线 | 91视频在线网址 | 99精品国产热久久91蜜凸 | 99爱爱视频 | 国产精品日韩欧美一区二区 | 日韩www| 夜夜操操 | 日韩三级在线 | 欧美嘿咻| 中文字幕一区二区三区四区 | 久久久精品网站 | 两性午夜视频 | 日日夜夜精品免费视频 | 精品无人乱码一区二区三区的优势 | 裸体的日本在线观看 | 国产精品自拍视频网站 | 一区二区精品在线 | 成人久久久久久久久 | 天天干天天草 | 亚洲成人高清在线 | 国产成人久久精品一区二区三区 | 亚洲精彩视频在线观看 | 久久97视频 | 精品在线一区二区 | 国产目拍亚洲精品99久久精品 | 麻豆亚洲 | 免费黄色片一区二区 | 欧美精品一区二区三区免费视频 | 欧美成人高清视频 | 国产视频福利一区 | 午夜在线视频 | 日韩国产二区 | 亚洲三区视频 | 欧美黄色性视频 | 四虎新网站 | 免费的av网站 | 精品在线看 | 日本一区二区成人 | 欧美一级在线观看 | 日本成年人免费网站 | 亚洲精品天堂 | 国产激情视频 | 日韩在线成人av | 免费视频一区二区三区在线观看 | 精品国产黄a∨片高清在线 99热婷婷 | 国产精品777| 国产精品成人免费视频 | 日韩一区精品视频 | 最新国产视频 | 中文字幕在线观看视频一区 | 日韩成人免费 | 国产高清精品一区 | 久产久精品 | 欧洲一区在线 | 国产日韩精品入口 | 久久精品这里热有精品 | 青青草精品 | 激情综合久久 | 夜本色 | 亚洲男人av| 欧美精品一区二区三区在线 | 日韩高清一区 | 日韩成人免费在线 | 天天操天天舔天天爽 | 国产精品178页 | 99久久久无码国产精品 | 男人的天堂久久精品 | 亚洲国产精品久久久久 | 久久这里只有精品8 | 国产wwwcom | 视频在线91 | 日韩视频在线观看一区 | 久久se精品一区精品二区 | 亚洲欧美另类在线观看 | 美日韩一区二区 | 国产精品久久天天躁 | 精品国产乱码久久久久夜 | 国产在线观看一区 | 99久久国产| 中文字幕一二三区 | 欧美午夜视频在线观看 | 久久久一区二区 | 视频一区 中文字幕 | 亚洲国产成人久久一区二区三区 | 天天操天天拍 | 在线观看成人高清 | 97视频久久久 | 精品国产乱码一区二区三区 | 日韩成人一区二区 | 亚洲人免费视频 | 91精品国产综合久久久久久 | 婷婷色视频 | 一区二区三区免费av | 日批免费观看视频 | 91资源在线 | 91传媒在线播放 | 国产日韩精品视频 | a级片视频在线观看 | 91一区| 三级黄色片在线观看 | 国产福利在线播放 | 欧美一区日韩一区 | 国产成人看片 | 国产一区av在线 | 99视频网 | 日日爽天天操 | 亚洲欧洲一区二区 | 天天影视网色香欲综合网无拦截 | 亚洲国产成人精品女人 | 亚洲天堂一区二区 | 狠狠躁夜夜躁人人爽天天天天97 | 伊人网视频在线 | 成人精品一区二区三区中文字幕 | 久久99国产伦子精品免费 | 一区二区久久 | 99精品一区二区三区 | www伊人 | 在线视频 欧美日韩 | 久久成人av | 最新中文字幕在线 | 亚洲毛片在线观看 | 亚洲电影一区二区三区 | 操久久| 免费看片国产 | 精品国产乱码久久久久久久软件 | 国产精品无码专区在线观看 | 国产剧情一区二区 | 日韩欧美国产一区二区 | 亚洲成人网在线 | 欧美高清成人 | 韩日精品在线观看 | 亚洲视频在线观看一区二区三区 | 欧美激情一区二区 | 欧美精品亚洲精品日韩精品 | 中文字幕在线看 | 一级黄色毛片a | 国产精品不卡 | 国产精品99久久久久久久vr | 国产福利91精品一区二区 | 免费av电影网站 | 久久精品色欧美aⅴ一区二区 | 久久国产一区二区三区 | 午夜影院男女 | 在线播放国产一区二区三区 | 亚洲午夜精品视频 | 日本一区二区成人 | 色婷婷av一区二区三区大白胸 | 国产精品自拍一区 | 日韩三区 | 亚洲成人一区二区三区 | 午夜精品久久久久久久久 | 国产成人av免费 | 日韩电影专区 | h视频在线免费观看 | 午夜精品久久久久久久男人的天堂 | 免费毛片网 | 韩日精品视频 | 亚洲精品电影在线观看 | 亚洲欧美一区二区三区在线 | 亚洲精品片 | 国产精品成人3p一区二区三区 | 亚洲精品视频在线播放 | 久久久久久久久久久亚洲 | 欧美久久一区二区三区 | 美女张开腿视频网站免费 | 天天干 夜夜操 | 亚洲精品乱码久久久久久金桔影视 | 男女免费在线观看 | 九色av| 精品一区二区三区在线观看 | 久久久国产一区二区三区 | 91久久久久久久久久久久久 | 中文二区| 欧美一区二区三区国产精品 | 国产在线一区二区三区 | 午夜电影合集 | 永久免费精品视频 | 99热在线精品播放 | 九九热在线免费视频 | 国偷自产av一区二区三区 | 亚洲人免费视频 | 精品国产乱码久久久久久蜜柚 | 久久久久久久久久久久久久久久久久久 | 一区二区三区国产精品 | 中文字幕国产视频 | 美女久久久久久久久久久 | 久久99精品国产99久久6男男 | 国产欧美日本 | 国产三级精品在线 | 欧美一级淫片免费看 | 爱草在线 | 亚洲欧洲一区二区 | 91精品国产色综合久久不卡98口 | 在线观看国产精品一区 | 精品第一页 | 高清av在线 | 日本一区高清 | 午夜激情视频在线观看 | 欧美日产国产成人免费图片 | 91大神免费观看 | 精品久久久久久久 | 日本精品免费 | 国产午夜精品一区二区 | 伊人网视频在线观看 | 91色爱| 日日操夜夜添 | 国产精品婷婷久久久久 | 欧美区亚洲区 | 精品久久久久久久久久久久久久 | 麻豆专区一区二区三区四区五区 | 国产综合视频 | av免费黄色 | 日韩成人av在线 | 欧美日韩精品一区二区在线观看 | avmans最新导航地址 | 亚洲自拍偷拍欧美 | 欧美精品一二三区 | 国产黄色一级大片 | 欧美14一18处毛片 | 中文字幕亚洲一区 | 日韩一区二区不卡 | 国产一区二区三区在线免费观看 | 免费看一区二区三区 | 精品欧美乱码久久久久久 | 国产99久久久国产精品 | 午夜精品久久久久久久久 | 电影91久久久 | 在线亚洲精品 | 国产视频99 | 玖色视频| 精品久久久久久 | 午夜久久久久 | h亚洲视频| 国产精品3区 | 99精品国产热久久91蜜凸 | 欧美专区在线 | 97高清国语自产拍 | 国产一区二区三区在线 | 成人亚洲黄色 | 亚洲一区视频 | 成人在线观看av | 国产一级视频在线观看 | 精品国产91| 亚洲欧美一区二区三区久久 | 国产成人久久精品一区二区三区 | 国产乱码精品一区二区三区中文 | 欧美一区二区三区四区视频 | 国产精品1区2区在线观看 | 欧美韩一区二区 | 日本精品视频在线观看 | 97色在线视频 | 亚洲天堂一区 | 欧美一区二区三区精品 | 久久精品国产一区二区电影 | 久久这里只有精品首页 | 91高清在线 | 九九亚洲精品 | 久久久久久久久99精品 | 欧美一级一区 | 成人一区二区三区久久精品嫩草 | 91精品国产综合久久久久久丝袜 | 成人久久久久久久久 | 欧美日韩在线观看中文字幕 | 天天爽天天干 | 操操操操网 | 国产精品精品久久久 | porn在线| 北条麻妃99精品青青久久 | 欧美一区二区大片 | 久久91| 在线观看国产视频 | 亚州国产精品 | 99re久久 | 亚洲成人黄色 | 国产精品视频久久 | 成人一区二区电影 | 久久这里只有精品首页 | 视频精品一区 | 一级性视频 | 久久青青 | 精品国产一区二区 | 成人精品国产 | 成人欧美 | 久久亚洲天堂 | 午夜在线观看影院 | 国产性一级片 | 在线天堂新版最新版在线8 www.国产欧美 | 成人免费福利视频 | 中文字幕亚洲在线 | 国产999精品久久久久久麻豆 | 男女视频在线 | 后进极品白嫩翘臀在线视频 | 激情久久av一区av二区av三区 | 久久99视频精品 | 久久国产视屏 | 国产一级一级片 | 婷婷亚洲五月 | 一级黄色录象片 | 日韩视频免费 | 久久成人综合网 | 欧美日韩国产高清视频 | 在线观看亚洲一区二区三区 | 日本激情视频一区二区三区 | 精品在线不卡 | 久久tv在线观看 | 亚洲一区二区三区在线播放 | 超碰人人爱 | 成人精品视频在线 | 亚洲一区日韩 | 少妇无套高潮一二三区 | 日韩欧美二区 | 日本免费在线视频 | 在线免费国产 | 国产成人综合网 | 天天干夜夜弄 | 久久女同互慰一区二区三区 | 91嫩草在线 | 色一色网站 | 狠狠色综合欧美激情 | 国产成人福利在线观看 | 91精品国产综合久久精品 | 欧美一区二区久久 | 91精品国产乱码久久蜜臀 | 亚洲精品久久久 | 国产1级片 | 国产一区二区精品久久 | 天天草天天干天天 | 久操综合 | 综合五月激情 | 午夜精品成人一区二区 | 成年无码av片在线 | 亚洲福利社区 | 欧美女优在线视频 | 成人精品视频 | 国产在线视频一区二区 | 国产资源视频在线观看 | 精品欧美一区二区三区久久久 | 无码日韩精品一区二区免费 | 国产人久久人人人人爽 | 天天综合永久入口 | 久久国产一区二区三区 | 亚洲国产精品久久久久秋霞不卡 | 国产三级视频 | 日韩一区二区久久 | 免费毛片在线播放 | 在线免费观看黄 | 天堂一区二区三区在线 | 国产精品视频成人 | 开操网| а_天堂中文最新版地址 | 国产成人精品无人区一区 | 国产亚洲一区二区在线 | 色综合99 | 国产精品无码久久久久 | 久久艹99| 国产综合精品视频 | 91精品国产综合久久久久久漫画 | 国产九九九 | 欧洲精品| 91视频一88av| 免费视频一区二区三区在线观看 | 久久国产99 | 久久久www | 精品无人乱码一区二区三区的优势 | 久久国产电影 | 国产99精品视频 | 久热官网 | 欧美精品一区二区三区在线四季 | 美女主播精品视频一二三四 | 日韩超碰在线观看 | 国产二区三区 | 亚洲自拍一区在线 | 午夜小影院 | 最新亚洲黄色网址 | 亚洲欧美一区二区三区久久 | 国产亚洲一区二区三区在线观看 | 看全黄大色黄大片老人做 | 国产在线不卡 | 青草青草久热精品视频在线观看 | 91大神在线看 | 黄色免费av | 欧美精品一区二区在线观看 | 久久精品视频网站 | 国产精品九九久久99视频 |