我有一个数据帧,每行有5个值。我需要计算4个最低值的平均值。因此,我想删除每一行中的最高值,然后计算平均值。对我来说,哪一列的值最高并不重要。示例: df = {"A":[78, 45, 50, 85, 63],
"B":[52, 67, 81, 65, 83],
"C":[67, 55, 81, 62, 58]} 我想要一个关于59 (the mean of 78, 45, 50 and 63) for A,66.25 for B和60,5 for C.的专栏 到目前为止,谢谢你的建议!在尝试之后,我意识到我需要添
我有一个形状为[x, y]的张量,我想要减去平均值,然后逐行除以标准差(即我想对每一行做这件事)。在TensorFlow中执行此操作的最有效方法是什么?
当然,我可以按如下方式遍历各行:
new_tensor = [i - tf.reduce_mean(i) for i in old_tensor]
...to减去平均值,然后做一些类似的事情来找出标准差并除以它,但这是在TensorFlow中做这件事的最好方法吗?
我正在尝试从一个文本文件中获取数据,并计算该文件中每600行的平均值。我从文件中加载文本,将其放入numpy数组并枚举它。我可以得到前600行的平均值,但是我不确定如何编写一个循环,以便python计算每600行的平均值,然后将其放入一个新的文本文件中。到目前为止,我的代码如下:
import numpy as np
#loads file and places it in array
data = np.loadtxt('244UTZ10htz.txt', delimiter = '\t', skiprows = 2)
shape = np.shape(da
我正在使用python3 (spyder),我有一个表,它是对象"pandas.core.frame.DataFrame“的类型。我想对该表中的值进行z-score归一化(每个值减去其所在行的平均值,再除以该行的sd ),这样每一行都有mean=0和sd=1。我尝试了两种方法。 第一种方法 from scipy.stats import zscore
zetascore_table=zscore(table,axis=1) 第二种方法 rows=table.index.values
columns=table.columns
import numpy as np
for i in r
我想将多维数据放在一个n x m矩阵(<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>)中,比方说X。我定义了一个新的数组ones(645),比方说centVector来生成矩阵X中每一行的平均值。现在我要迭代X中的每一行,计算平均值,并将该值赋给centVector中的相应索引。这在scipy/numpy中的单行中是不是可能的?我对这种语言并不习惯,所以我会考虑这样的事情:
centVector = ones(645)
for key, val in X:
centVector[key] = centVector[key
将计算过的数据存储在每一行中是不好的做法,还是在应用层对数据库的每次读取进行计算更好。
存储在数据库中可以避免多次计算,但如果出现错误,则需要更新数据,而不仅仅是更改应用程序级别的计算。
我认为后者更好,但有一般的经验法则吗?
例如,我需要计算食物的每日总营养摄入量。因此,各种portions of energy of foods。我可以根据对应的food计算D4能量,并将每个portion的energy存储在portions表中,也可以每次使用相应的food从连接中计算。
你可以想象,如果你需要计算很长一段时间的年平均值、月平均值、日平均值等,它可能会变得相当笨拙。
如何使用物化视图,当每一
我有一个非常大的掩码NumPy数组(originalArray),它有很多行和两列。我想取originalArray中每两行的平均值,并构建一个newArray,其中每一行都是originalArray中两行的平均值(因此newArray的行数是originalArray的一半)。这应该是一件简单的事情,但是下面的脚本非常慢。我们将非常感谢来自社区的任何建议。
newList = []
for i in range(0, originalArray.shape[0], 2):
r = originalArray[i:i+2,:].mean(axis=0)
newList.app
我一直试图计算.csv文件的每一行中第三、第四和第五个值的平均值,但我的程序只计算第一行的平均值,而不是每一行的平均值。例如,这段代码:
file=open("file.csv", "r")
data=csv.reader(file)
data=[[row[0],row[1],eval(row[2]),eval(row[3]),eval(row[4])] for row in data]
from statistics import mean
numbers=[row[2],row[3],row[4]]
newdata=[[row[0],row[1],me
这是一个可重复的问题集--
c = c(1,2,3,4)
d = c(4,1,2,4)
e = c(2,1,5,4)
f = c(2,3,3,4)
tdf <- data.frame(c,d,e,f)
我不知道如何从相应列的平均值中减去每行的值,然后将每列的所有差异相加并保存它们。
基本上,我想计算每一列的总和(xi-xavg)。我真的很感谢任何人的帮助。谢谢。
我想在mysql中做关联。
我对如何从每列(1-24)中减去列的平均值感到困惑?
表:
首先,我尝试用循环选择每一列,如果成功,我将开始减去它们,但选择每一列失败。
代码:
BEGIN
DECLARE i INT;
SET i:=1;
myloop: LOOP
SELECT 'i' FROM test_correl2 AS DEM;
SET i=i+1;
IF i=25 then
LEAVE myloop;
END IF;
END LOOP myloop;
SELECT @i;
END
我想计算数据帧中每一对可能的列的每行数之间的绝对差异。
例如,使用下面的dataframe:
x <- rnorm(1:10)
y <- rnorm(1:10)
z <- rnorm(1:10)
df <- as.data.frame(cbind(x,y,z))
有可能的列组合的x-y,x-z,和y-z。我希望计算每一列对在每一行中的数字的差异。
我想要的输出是这样的:
Variable 1 Variable 2 Difference
x y 1
x y 2
x y 3
x z 4
x z 5
x z 6
x z