В массиве scores формы (100, 7) строки — пользователи, столбцы — дни недели. Как посчитать среднее значение для каждого пользователя (по строкам)?
A
np.mean(scores, axis=0)B
np.mean(scores)C
np.mean(scores, axis=2)D
np.mean(scores, axis=1)Правильный ответ. Среднее по строкам в 2D массиве считается через
axis=1.Разбор
Если строки — пользователи, то «среднее по пользователю» означает свернуть столбцы (дни недели) и оставить одну величину на строку. Это np.mean(scores, axis=1), результат будет 1D массив длины 100. Правильный выбор axis — одна из самых важных базовых компетенций при работе с NumPy.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Что будет результатом выражения
arr + 10, если arr = np.array([1, 2, 3])?Ещё вопросы по теме «NumPy: основы»
- После `import numpy as np` вы сравниваете операции над Python `list` и NumPy `ndarray`. Что верно для `lst * 2` и `arr * 2`, где `lst = [1, 2, 3]`, а `arr = np.array([1, 2, 3])`?
- Какое значение вернёт `arr.shape`, если `arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])`?
- Что будет результатом выражения `arr + 10`, если `arr = np.array([1, 2, 3])`?
- Пусть `x = np.array([[1, 2], [3, 4]])`. Чему равен результат `np.sum(x, axis=0)`?
- Вы считаете метрику по большому массиву чисел и выбираете NumPy вместо Python `list`. Почему операции вроде `arr * 1.1` на `ndarray` обычно быстрее, чем цикл `for` по `list`?
- Все вопросы по «NumPy: основы» →