numpy.mean() Python
numpy.mean(arr, axis = None)> : Apskaičiuokite pateiktų duomenų (masyvo elementų) aritmetinį vidurkį (vidurkį) išilgai nurodytos ašies.
Parametrai:
Arr: [array_like]įvesties masyvas.
ašis: [int arba int eilės] ašis, pagal kurią norime apskaičiuoti aritmetinį vidurkį. Priešingu atveju jis laikys, kad arr yra išlygintas (veikia visuose
ašis). ašis = 0 reiškia išilgai stulpelio, o ašis = 1 reiškia darbą išilgai eilutės.
išeina: [ndarray, pasirinktinai] Skirtingas masyvas, kuriame norime įdėti rezultatą. Masyvo matmenys turi būti tokie patys, kaip ir tikimasi išvesties.
dtype: [duomenų tipas, neprivaloma]Tipas, kurio norime skaičiuodami vidurkį.Rezultatai: Masyvo aritmetinis vidurkis (skaliarinė vertė, jei ašies nėra) arba masyvo su vidutinėmis reikšmėmis išilgai nurodytos ašies.
1 kodas:
# 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))> > |
Išvestis:
arr : [20, 2, 7, 1, 34] mean of arr : 12.8
Kodas #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))> |
Išvestis:
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]
