numpy.mean() in Python
numpy.mean(arr, axis = None)> : Bereken het rekenkundig gemiddelde (gemiddelde) van de gegeven gegevens (matrixelementen) langs de opgegeven as.
Parameters:
arr: [array_like]invoerarray.
as: [int of tupels van int]-as waarlangs we het rekenkundig gemiddelde willen berekenen. Anders wordt arr als afgevlakt beschouwd (werkt op iedereen
de as). as = 0 betekent langs de kolom en as = 1 betekent werken langs de rij.
uit : [ndarray, optioneel]Andere array waarin we het resultaat willen plaatsen. De array moet dezelfde afmetingen hebben als de verwachte uitvoer.
dtype: [data-type, optioneel]Type dat we wensen tijdens het berekenen van het gemiddelde.Resultaten: Rekenkundig gemiddelde van de array (een scalaire waarde als er geen as is) of array met gemiddelde waarden langs de opgegeven as.
Code #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))> > |
Uitgang:
arr : [20, 2, 7, 1, 34] mean of arr : 12.8
Code #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))> |
Uitgang:
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]
