Для нахождения среднего значения каждого столбца матрицы необходимо вычислить сумму всех элементов в столбце и поделить эту сумму на количество элементов в столбце. Для примера рассмотрим следующую матрицу: | 1 | 2 | 3 | |---|---|---| | 4 | 5 | 6 | | 7 | 8 | 9 | Среднее значение первого столбца найдем с помощью формулы:

(1 + 4 + 7) / 3 = 4

Среднее значение второго столбца:

(2 + 5 + 8) / 3 = 5

Среднее значение третьего столбца:

(3 + 6 + 9) / 3 = 6

Таким образом, получаем, что среднее значение первого столбца равно 4, второго - 5, третьего - 6. Другой способ решения данной задачи - использование библиотеки numpy для работы с матрицами. Для нахождения среднего значения столбцов можно использовать функцию mean() следующим образом:

python
import numpy as np

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
means = np.mean(a, axis=0)

print(means)

Функция mean() принимает два параметра: исходную матрицу и ось, по которой нужно найти среднее значение (0 - столбцы, 1 - строки). В данном случае мы передаем ось 0, чтобы найти среднее значение для каждого столбца. Получим следующий результат:

[4. 5. 6.]

Также можно использовать библиотеку pandas, чтобы работать с табличными данными. Для нахождения средних значений столбцов можно использовать функцию mean() для DataFrame:

python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], columns=['col1', 'col2', 'col3'])
means = df.mean(axis=0)

print(means)

Здесь мы создаем DataFrame из нашей матрицы с помощью функции pd.DataFrame(), задаем названия столбцов и находим средние значения столбцов с помощью функции mean() и параметра axis=0. Результат работы программы также будет:

col1    4.0
col2    5.0
col3    6.0
dtype: float64

Таким образом, существует несколько способов нахождения среднего значения по каждому столбцу матрицы: с помощью стандартных математических операций, библиотеки numpy или библиотеки pandas. Все они дают одинаковый результат при правильном использовании.