numpy.mean() 用法及代码示例

numpy.mean(arr，axis = None)：计算沿指定轴的给定数据(数组元素)的算术平均值(平均值)。

参数：
arr : [数组]输入数组。
axis : 我们要沿其计算算术平均值的[int或int元组]。否则，它将考虑将arr展平(适用于所有
轴)。 axis = 0表示沿列，而axis = 1表示沿行。
out : [ndarray，可选]我们要在其中放置结果的不同数组。数组必须具有与预期输出相同的尺寸。
dtype : [数据类型，可选]我们在计算均值时需要的类型。

结果： 数组的算术平均值(如果轴不存在，则为标量值)或具有沿指定轴的平均值的数组的算术平均值。

代码1：

# Python Program illustrating  
# numpy.mean() method  
import numpy as np 
    
# 1D array  
arr = [20, 2, 7, 1, 34] 
  
print("arr : ", arr)  
print("mean of arr : ", np.mean(arr))

输出：

arr :  [20, 2, 7, 1, 34]
mean of arr :  12.8

代码2：

# Python Program illustrating  
# numpy.mean() method    
import numpy as np 
    
  
# 2D array  
arr = [[14, 17, 12, 33, 44],   
       [15, 6, 27, 8, 19],  
       [23, 2, 54, 1, 4, ]]  
    
# mean of the flattened array  
print("\nmean of arr, axis = None : ", np.mean(arr))  
    
# mean along the axis = 0  
print("\nmean of arr, axis = 0 : ", np.mean(arr, axis = 0))  
   
# mean along the axis = 1  
print("\nmean of arr, axis = 1 : ", np.mean(arr, axis = 1)) 
  
out_arr = np.arange(3) 
print("\nout_arr : ", out_arr)  
print("mean of arr, axis = 1 : ",  
      np.mean(arr, axis = 1, out = out_arr))

输出：

mean of arr, axis = None :  18.6

mean of arr, axis = 0 :  [17.33333333  8.33333333 31.         14.         22.33333333]

mean of arr, axis = 1 :  [24.  15.  16.8]

out_arr :  [0 1 2]
mean of arr, axis = 1 :  [24 15 16]

Lincoln普通用户

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