Numpy 对ndarray的每一行应用函数

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy对ndarray的每一行应用函数。

阅读更多：Numpy 教程

ndarray简介

ndarray是Numpy中最常用的数据类型，它是一个多维数组对象，支持各种元素类型。通过ndarray，我们可以进行向量化计算，使代码更快速、简洁。

对每一行应用函数的例子

假设我们有一个(ndarray),它代表每个班级的成绩单，其中每一行是一个班级的成绩，每列是具体的学生。

学生1	学生2	学生3	学生4
70	85	92	78
89	90	85	91
95	77	82	88

现在我们要计算每个班级的平均分数，并将结果存储在一个(ndarray)中。可以使用如下代码：

import numpy as np

# 创建一个样本数据
a = np.array([[70, 85, 92, 78], [89, 90, 85, 91], [95, 77, 82, 88]])

# 应用函数计算每个班级的平均分数
avg_class = np.apply_along_axis(np.mean, axis=1, arr=a)

print(avg_class)

运行上述代码后，我们会得到一个包含每个班级平均分数的一维(ndarray)数组：

[81.25  88.75  85.5 ]

什么是apply_along_axis？

apply_along_axis是Numpy中的一个函数，它可以对指定数组的轴(axis)应用一个函数。

apply_along_axis的语法如下：

numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr)

其中，

func1d：要应用的函数。这个函数将作用于ndarray的每个轴上的一维子数组。
axis：指定要用函数处理的轴。
arr：要处理的数组。

apply_along_axis会将arr中的每个轴切片，然后将每个切片传递给func1d来处理。返回的结果将组合成一个新的ndarray。

下面是一个简单的例子，说明了apply_along_axis的用法：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 应用函数对ndarray的第一轴进行计算
result = np.apply_along_axis(np.mean, 0, a)

print(result)

这个例子中，我们给出了一个二维数组，每一行代表一个班级。通过指定axis=1，我们可以对每个班级应用np.mean函数，从而得到每个班的平均成绩。

使用apply_along_axis计算多组统计指标

在Numpy中，我们还可以使用apply_along_axis计算多组统计指标。例如，我们可以计算每个班级的最大分数、最小分数和平均分数：

import numpy as np

# 创建一个样本数据
a = np.array([[70, 85, 92, 78], [89, 90, 85, 91], [95, 77, 82, 88]])

# 定义统计函数
def statistics(arr):
    return np.array([np.mean(arr), np.max(arr), np.min(arr)])

# 应用函数计算每个班级的统计指标
result = np.apply_along_axis(statistics, axis=1, arr=a)

print(result)

这个例子中，我们使用np.mean、np.max和np.min函数分别计算了每个班级的平均分数、最高分数和最低分数，最终将结果合并成一个(ndarray)数组。

运行上述代码后，我们将得到一个二维数组，其中每一行包含每个班级的平均分数、最高分数和最低分数：

[[81.25  92.    70.  ]
 [88.75  91.    85.  ]
 [85.5   95.    77.  ]]

使用自定义函数进行操作

除了使用Numpy中提供的函数，我们还可以使用自定义函数来进行操作。例如，假设我们要计算每个班级的成绩标准差，可以使用下面的代码：

import numpy as np

# 创建一个样本数据
a = np.array([[70, 85, 92, 78], [89, 90, 85, 91], [95, 77, 82, 88]])

# 定义自定义函数
def std(arr):
    return np.std(arr)

# 应用自定义函数
result = np.apply_along_axis(std, axis=1, arr=a)

print(result)