问使用np.concatenate连接列
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Stack Overflow用户

提问于 2018-11-12 21:17:29

回答 1查看 152关注 0票数 0

mean_month=np.mean(Sktm_temp_1999_2011[1:13,:],axis=1)
max_month=np.max(Sktm_temp_1999_2011[1:13,:],axis=1)
min_month=np.min(Sktm_temp_1999_2011[1:13,:],axis=1)
np.savetxt('temp_mean_max_min.txt',np.concatenate((mean_month,max_month,min_month),axis=1),fmt='%1.1f')

python

numpy

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Stack Overflow用户

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发布于 2018-11-13 19:07:32

如果没有数据(在数组Sktm_temp_1999_2011中)，就不清楚要做什么，也不清楚错误发生在哪里。看起来像是1999-2011年的一些月气温数据。-)(12个月，13年)

首先，检查np.mean、np.max和np.min的范围。你真的想要1: 13，还是你想要0:13来获得13年来每个月的统计数据？

此外，axis=1使用第二个索引。这是数据中几个月的指数吗？

为了说明这是如何工作的，我为Sktm_temp_1999_2011创建了一些数据，大小为13,12。行是年，列是月份。我计算了统计数据(w/ axis=0，以获得每个列中的月度数据)。然后将这3个数组复制到一个新的数组中。您也可以连接，但不确定为什么要在一维数组中平均，最大，最小。从这里开始，您可以按照需要设置打印格式。

Sktm_temp_1999_2011 = np.arange(156).reshape(13,12)
mean_month=np.mean(Sktm_temp_1999_2011[0:13,:],axis=0)
max_month=np.max(Sktm_temp_1999_2011[0:13,:],axis=0)
min_month=np.min(Sktm_temp_1999_2011[0:13,:],axis=0)
stat_data=np.zeros([3,12])
stat_data[0,:]=mean_month
stat_data[1,:]=max_month
stat_data[2,:]=min_month
print (stat_data)

输出：

[[  72.   73.   74.   75.   76.   77.   78.   79.   80.   81.   82.   83.]
 [ 144.  145.  146.  147.  148.  149.  150.  151.  152.  153.  154.  155.]
 [  0.    1.    2.    3.    4.    5.    6.    7.    8.    9.   10.   11.]]

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/53270250

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