numpy.mean(arr, axis = None)>: Calculați media aritmetică (media) a datelor date (elementele matricei) de-a lungul axei specificate.
Parametri:
arr: [array_like]matrice de intrare.
axa: [int sau tupluri ale int]axei de-a lungul căreia dorim să calculăm media aritmetică. În caz contrar, va considera arr a fi aplatizat (funcționează la toate
axa). axa = 0 înseamnă de-a lungul coloanei și axa = 1 înseamnă lucru de-a lungul rândului.
afara: [ndarray, opțional]O matrice diferită în care dorim să plasăm rezultatul. Matricea trebuie să aibă aceleași dimensiuni ca rezultatul așteptat.
dtype: [data-type, opțional]Tipul pe care îl dorim în timp ce calculăm înseamnă.
Rezultate: Media aritmetică a matricei (o valoare scalară dacă axa nu este niciuna) sau matrice cu valori medii de-a lungul axei specificate.
Codul #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))> > |
variabila bash
>
>
Ieșire:
arr : [20, 2, 7, 1, 34] mean of arr : 12.8>
Codul #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>(>'
mean of arr, axis = None : '>, np.mean(arr))> > # mean along the axis = 0> print>(>'
mean of arr, axis = 0 : '>, np.mean(arr, axis>=> 0>))> > # mean along the axis = 1> print>(>'
mean of arr, axis = 1 : '>, np.mean(arr, axis>=> 1>))> > out_arr>=> np.arange(>3>)> print>(>'
out_arr : '>, out_arr)> print>(>'mean of arr, axis = 1 : '>,> >np.mean(arr, axis>=> 1>, out>=> out_arr))> |
>
>
Ieșire:
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]>