使用np.concatenate加入列

时间:2018-11-12 21:17:29

标签: python numpy

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1 个答案:

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没有数据(在数组Sktm_temp_1999_2011中),您不清楚要执行的操作或发生错误的位置。看起来像某种1999-2011年的每月温度数据。 :-)(12个月,13年)
首先,检查您的范围是否为np.mean,np.max和np.min。您是真的要1:13,还是想要0:13来获取13年内每个月的统计信息?
另外,axis = 1使用第二个索引。这是您数据中月份的索引吗?
为了展示此如何工作,我为Sktm_temp_1999_2011创建了一些数据,大小为[13,12]。行是年,列是月。我计算了统计信息(w / axis = 0以获得每列中的每月数据)。然后将3个阵列复制到新阵列。您也可以串联,但不确定为什么要在一维数组中使用均值,最大值,最小值。在这里,您可以根据需要格式化以进行打印。

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.]]