NumPy 教程 之 NumPy 统计函数 6

简介: 这段内容介绍了 NumPy 中的 `numpy.mean()` 函数,该函数用于计算数组元素的算术平均值。通过设置 `axis` 参数,可以在不同轴上计算平均值。示例展示了如何对一个二维数组进行整体及按行、列计算平均值的过程及其结果。

NumPy 教程 之 NumPy 统计函数 6

NumPy 统计函数

NumPy 提供了很多统计函数,用于从数组中查找最小元素,最大元素,百分位标准差和方差等。

numpy.mean()

numpy.mean() 函数返回数组中元素的算术平均值,如果提供了轴,则沿其计算。

算术平均值是沿轴的元素的总和除以元素的数量。

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=)

参数说明:

a: 输入的数组,可以是一个 NumPy 数组或类似数组的对象。
axis: 可选参数,用于指定在哪个轴上计算平均值。如果不提供此参数,则计算整个数组的平均值。可以是一个整数表示轴的索引,也可以是一个元组表示多个轴。
dtype: 可选参数,用于指定输出的数据类型。如果不提供,则根据输入数据的类型选择合适的数据类型。
out: 可选参数,用于指定结果的存储位置。
keepdims: 可选参数,如果为True,将保持结果数组的维度数目与输入数组相同。如果为False(默认值),则会去除计算后维度为1的轴。

实例

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])
print ('我们的数组是:')
print (a)
print ('\n')
print ('调用 mean() 函数:')
print (np.mean(a))
print ('\n')
print ('沿轴 0 调用 mean() 函数:')
print (np.mean(a, axis = 0))
print ('\n')
print ('沿轴 1 调用 mean() 函数:')
print (np.mean(a, axis = 1))

输出结果为:

我们的数组是:
[[1 2 3]
[3 4 5]
[4 5 6]]

调用 mean() 函数:
3.6666666666666665

沿轴 0 调用 mean() 函数:
[2.66666667 3.66666667 4.66666667]

沿轴 1 调用 mean() 函数:
[2. 4. 5.]

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