Python NumPy mean方法用法及代码示例

NumPy 的 mean(~) 方法计算沿指定轴的平均值。

1. a | array-like

输入数组。

2. axis | None 或int 或tuple 或int | optional

计算平均值所沿的轴。对于二维数组，允许的值如下：

默认情况下，axis=None 。

3. dtype | string 或 type | optional

计算平均值期间使用的数据类型。如果输入是整数，则使用float64。否则，将使用相同的数据类型。

作为最佳实践，您应该将 float64 指定为 dtype，因为如果您的输入类型为 float32 ，则在计算平均值期间将使用 float32，这会导致结果不太准确。

4. out | NumPy array | optional

您可以将计算的平均值放入 out 指定的数组中，而不是创建新数组。

如果未设置 axis，则返回标量。否则，返回一个 Numpy 数组。

np.mean([1,2,3])



2.0

考虑以下数组：

a = np.array([[1,2],[3,4]])
a



array([[1, 2],
       [3, 4]])

np.mean(a)



2.5

np.mean(a, axis=0)



array([2., 3.])

np.mean(a, axis=1)



array([1.5, 3.5])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 NumPy | mean method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。