使用Python计算数组ê值存为独立NumPy数组的示例判断

判定结论 #

• 示例1为正确的独立NumPy数组展示形式，示例2不符合「独立存储」的要求。

判定依据 #

• 独立存储的核心要求是计算得到的ê值数组和原始输入数组为两个完全分离的numpy.ndarray对象，二者内存空间独立，修改其中一个不会影响另一个。
• 示例1的存储结果为单独的数组对象，形状通常为(原始数组行数,)（一维数组，每个元素对应一行的ê值）或(原始数组行数, 1)（单列二维数组），完全符合独立存储的要求。
• 示例2的存储形式是将ê值作为新列追加到原始数组中，和原始数据共享同一个数组对象，不属于独立存储的范畴。

参考实现代码 #

你可以参考以下代码实现需求：

import numpy as np

# raw_arr为你的原始输入数组，此处为随机生成的示例数组
raw_arr = np.random.rand(10, 5)

# 替换为你实际的ê值计算逻辑
def calc_ê(row):
    return np.sum(row) / len(row)

# 逐行计算得到独立的ê值数组
ê_arr = np.apply_along_axis(calc_ê, axis=1, arr=raw_arr)

# 验证输出，ê_arr为完全独立的NumPy数组
print(ê_arr.shape)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CARMEN