Python NumPy mean方法用法及代碼示例

NumPy 的 mean(~) 方法計算沿指定軸的平均值。

1. a | array-like

輸入數組。

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

計算平均值所沿的軸。對於二維數組，允許的值如下：

默認情況下，axis=None 。

3. dtype | string 或 type | optional

計算平均值期間使用的數據類型。如果輸入是整數，則使用float64。否則，將使用相同的數據類型。

作為最佳實踐，您應該將 float64 指定為 dtype，因為如果您的輸入類型為 float32 ，則在計算平均值期間將使用 float32，這會導致結果不太準確。

4. out | NumPy array | optional

您可以將計算的平均值放入 out 指定的數組中，而不是創建新數組。

如果未設置 axis，則返回標量。否則，返回一個 Numpy 數組。

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



2.0

考慮以下數組：

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])

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 NumPy | mean method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。