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Python 中的 numpy.mean()

原文:https://www.geeksforgeeks.org/numpy-mean-in-python/

numpy.mean(arr, axis = None) : 计算给定数据(数组元素)沿指定轴的算术平均值(平均值)。

参数: arr:【array _ like】输入数组。 轴:【int 或 int 的元组】轴,我们要沿着该轴计算算术平均值。否则,将考虑将 arr 展平(在所有 轴上工作)。axis = 0 表示沿列工作,axis = 1 表示沿行工作。 out:【n 数组,可选】我们要放置结果的不同数组。数组必须具有与预期输出相同的维度。 数据类型:【数据类型,可选】计算平均值时我们想要的类型。

结果:数组(如果轴为无,则为标量值)或沿指定轴具有平均值的数组的算术平均值。

代码#1:

# Python Program illustrating 
# numpy.mean() method 
import numpy as np

# 1D array 
arr = [20, 2, 7, 1, 34]

print("arr : ", arr) 
print("mean of arr : ", np.mean(arr))

输出:

arr :  [20, 2, 7, 1, 34]
mean of arr :  12.8

代码#2:

# Python Program illustrating 
# numpy.mean() method   
import numpy as np

# 2D array 
arr = [[14, 17, 12, 33, 44],  
       [15, 6, 27, 8, 19], 
       [23, 2, 54, 1, 4, ]] 

# mean of the flattened array 
print("\nmean of arr, axis = None : ", np.mean(arr)) 

# mean along the axis = 0 
print("\nmean of arr, axis = 0 : ", np.mean(arr, axis = 0)) 

# mean along the axis = 1 
print("\nmean of arr, axis = 1 : ", np.mean(arr, axis = 1))

out_arr = np.arange(3)
print("\nout_arr : ", out_arr) 
print("mean of arr, axis = 1 : ", 
      np.mean(arr, axis = 1, out = out_arr))

输出:

mean of arr, axis = None :  18.6

mean of arr, axis = 0 :  [17.33333333  8.33333333 31\.         14\.         22.33333333]

mean of arr, axis = 1 :  [24\.  15\.  16.8]

out_arr :  [0 1 2]
mean of arr, axis = 1 :  [24 15 16]



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