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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。

参数

1. a | array-like

输入数组。

2. axis | Noneinttupleint | optional

计算平均值所沿的轴。对于二维数组,允许的值如下:

意义

0

逐行计算平均值

1

逐列计算平均值

None

用于计算平均值的所有值

默认情况下,axis=None

3. dtype | stringtype | 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。

注意

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。

返回值

如果未设置 axis,则返回标量。否则,返回一个 Numpy 数组。

例子

计算一维数组的平均值

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



2.0

计算二维数组的平均值

考虑以下数组:

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



array([[1, 2],
       [3, 4]])
所有值的平均值
np.mean(a)



2.5
每列的平均值
np.mean(a, axis=0)



array([2., 3.])
每行的平均值
np.mean(a, axis=1)



array([1.5, 3.5])

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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。