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
| 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:
轴 |
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
| 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。
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。