Python 实训 1 计算 iris 数据值的均值

又得到徒弟的求救，让我帮他做作业，现在的大学生到底是怎么了？？？

Python这门课，学起来挺有意思的，自己咋不学着敲代码呢？老是来让我帮

你写，那就再写一次吧，帮你写个作业没问题，看完答案给个赞啊要记得！

答案源码：

复制拿走,

留下你的赞 ！！！

谢谢。。。

注：在此提醒各大学生，复制拿走之后修改一下里面的变量什么的，至少把一些名字改了吧，要不然你们班太多学生拿了这答案怕你们老师发现雷同就不好了呢~

其实是收到粉丝的求助，要我写这题的答案，我就找我徒弟要了题目。来帮你们完成。

补充：在使用下方代码时，需要安装numpy库，要不然，无法运行成功。
安装方法：
打开pycharm,下方有个终端窗口

在此运行：

python -m pip install numpy

输入命令，回车等待下载安装即可。

如果上诉命令执行不了，那么你需要更新一下你的pip:

python -m pip install --upgrade pip

升级一下pip版本即可。

然后就是代码里的文件路径，复制拿走之后，写你们自己文件存放的路径，大学生啊大学生，答应我，动一动脑子好吗？

好了，上诉步骤做了之后，你就可以拿着代码运行交作业啦

import csv
import numpy as np
fileN = 'C:\\Users\\HP\\Desktop\\iris.csv'
with open(fileN,'r') as FileN:
    reader = csv.DictReader(FileN)
    Sepal1 = [row['Sepal.Length'] for row in reader]
    Sepal_1 = []
    for col1 in Sepal1:
        Sepal_1.append(float(col1))
    FileN.close()
print(np.mean(Sepal_1))
with open(fileN, 'r') as FileN:
    reader = csv.DictReader(FileN)
    Sepal2 = [row['Sepal.Width'] for row in reader]
    Sepal_2 = []
    for col2 in Sepal2:
        Sepal_2.append(float(col2))
    FileN.close()
print(np.mean(Sepal_2))
with open(fileN, 'r') as FileN:
    reader = csv.DictReader(FileN)
    Petal1 = [row['Petal.Length'] for row in reader]
    Petal_1 = []
    for col3 in Petal1:
        Petal_1.append(float(col3))
    FileN.close()
print(np.mean(Petal_1))
with open(fileN, 'r') as FileN:
    reader = csv.DictReader(FileN)
    Petal2 = [row['Petal.Width'] for row in reader]
    Petal_2 = []
    for col4 in Petal2:
        Petal_2.append(float(col4))
    FileN.close()
print(np.mean(Petal_2))

with open(fileN, 'r') as FileN:
    reader = csv.DictReader(FileN)
    iris1 = [iris_item for iris_item in reader]

file_name = 'C:\\Users\\HP\\Desktop\\my_iris.csv'
my_key = []
for i in iris1[0].keys():
    my_key.append(i)
with open(file_name, 'w', newline = '') as f:
    write_csv = csv.DictWriter(f, my_key)
    write_csv.writeheader()
    write_csv.writerows(iris1)


csvFile = open("C:\\Users\\HP\\Desktop\\my_iris.csv", "a")
fileheader = ["Sepal.Length平均值"]
dict_writer = csv.DictWriter(csvFile, fileheader)
dict_writer.writerow(dict(zip(fileheader, fileheader)))
dict_writer.writerow({"Sepal.Length平均值": np.mean(Sepal_1)})

fileheader = ["Sepal.Width平均值"]
dict_writer = csv.DictWriter(csvFile, fileheader)
dict_writer.writerow(dict(zip(fileheader, fileheader)))
dict_writer.writerow({"Sepal.Width平均值": np.mean(Sepal_2)})

fileheader = ["Petal.Length平均值"]
dict_writer = csv.DictWriter(csvFile, fileheader)
dict_writer.writerow(dict(zip(fileheader, fileheader)))
dict_writer.writerow({"Petal.Length平均值": np.mean(Petal_1)})

fileheader = ["Petal.Width平均值"]
dict_writer = csv.DictWriter(csvFile, fileheader)
dict_writer.writerow(dict(zip(fileheader, fileheader)))
dict_writer.writerow({"Petal.Width平均值": np.mean(Petal_2)})
csvFile.close()

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标签：iris,fileheader,Python,Petal,Sepal,dict,实训,csv,FileN
来源： https://blog.csdn.net/weixin_43729943/article/details/105652001