首页使用numpy生成一个100*5的数组A，要求每一列数据是随机生成的整数求解数组A每一行的平均值并将结果存储在100*1的数组B中

使用numpy生成一个1005的数组A，要求每一列数据是随机生成的整数求解数组A每一行的平均值并将结果存储在1001的数组B中

时间: 2023-09-15 08:05:35 浏览: 432

### 回答1：好的，我可以回答这个问题。下面是代码实现： ``` import numpy as np # 生成随机数组 A = np.random.randint(0, 10, size=(100, 5)) # 计算每一行的平均值 B = np.mean(A, axis=1) # 将结果存储在100*1的数组B中 B = B.reshape(100, 1) ``` 以上代码中使用了numpy的random模块生成随机整数数组，然后通过mean函数计算每一行的平均值，最后将结果存储在100*1的数组B中。 ### 回答2： import numpy as np # 使用numpy生成一个100*5的数组A，要求每一列数据是随机生成的整数 A = np.random.randint(0, 100, size=(100, 5)) # 求解数组A每一行的平均值 B = np.mean(A, axis=1) # 将结果存储在100*1的数组B中 B = B.reshape(100, 1) ### 回答3：首先，我们需要导入numpy库，并使用random模块生成随机整数。 ``` import numpy as np from numpy import random ``` 然后，我们可以使用random.randint函数生成100*5的随机整数数组A。 ``` A = random.randint(low=0, high=100, size=(100, 5)) ``` 接下来，我们可以使用numpy的mean函数计算数组A的每一行的平均值，并将结果存储在数组B中。 ``` B = np.mean(A, axis=1) B = B.reshape((100, 1)) ``` 最后，我们可以打印数组B来查看结果。 ``` print(B) ``` 完整代码如下： ``` import numpy as np from numpy import random A = random.randint(low=0, high=100, size=(100, 5)) B = np.mean(A, axis=1) B = B.reshape((100, 1)) print(B) ``` 这样，我们就成功使用numpy生成了一个100*5的随机整数数组A，并计算出了每一行的平均值，并将结果存储在100*1的数组B中。

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