隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，Python 應(yīng)運而生，在這數(shù)據(jù)浪潮中逐漸發(fā)光發(fā)亮。越來越多的人開始學(xué)習(xí)Python，學(xué)習(xí)其中的數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等等。今天，和大家分享關(guān)于 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)中一個特別重要庫 numpy 庫中一道題目，分享一下關(guān)于對于這道題的解題思路。
題目：
隨機給定一個二維數(shù)組，結(jié)果返回行均值。
輸入要求：
第一行：兩個用空格隔開的整數(shù)，第一個表示矩陣X(n)的行，第二個表示X(p)的列。
接下來的 n 行：X 中行的值。
輸出要求：
一個 numpy 一維值數(shù)組，四舍五入到第二個小數(shù)。
輸入樣本：
2 2
1.5 1
2 2.9
輸出樣本：
[1.25 2.45]
解題思路：
最簡單也是最關(guān)鍵，最重要的一步，導(dǎo)入numpy庫。
import numpy as np需要定義 numpy 數(shù)組的行列，因為要滿足題目要求的隨機性，所以這里就不寫死，使用 input 輸入。而且行列一定是整數(shù)類型的，數(shù)據(jù)類型必須是int 類型。但是輸入的值是字符串，這時候就需要對輸入的值進(jìn)行轉(zhuǎn)換。
n, p = [int(x) for x in input().split()]接下來，每行都會輸入 p 個值。我用了一個范圍為 n 的循環(huán)，每行都能輸入 p 個值。此前還需要定義一個空數(shù)組，便于后面的數(shù)組進(jìn)行累加。
arr = []
for i in range(n):
arr += [float(x) for x in input().split()]接下來就是將數(shù)組轉(zhuǎn)換為 numpy 數(shù)組，并且給它重塑為二維數(shù)組。
arr = np.array(arr).reshape(n, p)最后就可以直接使用 numpy 的 mean 方法求均值即可，但題目要求是求行均值，這時候就需要設(shè)置axis=1，按列計算，獲得行均值。同時結(jié)果還需要保留小數(shù)點后兩位，就需要用上 round 方法。
arr.mean(axis=1).round(2)完整代碼：
import numpy as np
n, p = [int(x) for x in input().split()]
arr = []
for i in range(n):
arr += [float(x) for x in input().split()]
arr = np.array(arr).reshape(n, p)
print(arr.mean(axis=1).round(2))結(jié)果輸出：
總結(jié)：
以上就是我關(guān)于這道 numpy 庫練習(xí)題目的理解和解題過程。有興趣的讀者們也可以嘗試做一下，或許你們可以會有更好的解題思路和方法呢！
