Python numpy数组中每行的select列的平均值

我有一个名为

values

的numpy数据矩阵，共有9000行49列。 我想计算每行前14列的平均值，并将其输出为具有相同行数的数组（即9000，与

len（value）

）相同）

我的代码只正确计算第一行的平均值，从那里开始，值是不正确的。我找不到哪里出了问题，但一定有一些逻辑上的错误，我似乎找不到。。有人能找到它吗

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谢谢

我使用了下面的备选方案，它给出了所有正确的数字，但我仍然不明白为什么我问题中更古老的解决方案只适用于第一行

av15=[]
a = int()
for i in range(len(values)):
    a = values[i,0:14].mean()
    av15.append(a)

av15 = numpy.array(av15)
av15 = av15.reshape([len(values),1])    
numpy.savetxt("av15.txt",av15, delimiter = "\t")

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原始函数的问题是在迭代之间没有重置累加器

a

。重用您的语法可以执行以下操作：

for i in range(len(values)):
    a = int()
    for x in range(0, 14):
        a += values[i, x]

或者，由于Python不是强类型语言，请使用更清晰的：

for i in range(len(values)):
    a = 0
    for x in range(0, 14):
        a += values[i, x]

无论哪种方式，对于您所追求的内容，正确的numpy结构都是简单而有效的一行：

av15 = np.mean(values[:, :14]).reshape(-1, 1)

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谢谢杰米！请问：<代码>中的感叹号是什么意思！4？这意味着我不能键入：应该是

14

，我已经编辑了这篇文章。也许你应该修改你的问题（如果合适的话）或添加赏金，而不是以答案的形式重新问同样的问题。我发现你缺少

a+=值[I，x]的缩进

但是我冒昧地猜测它只是复制意大利面，因为我预计您粘贴的代码会由于范围（0,14）内x的空循环块

而失败：

av15 = np.mean(values[:, :14]).reshape(-1, 1)