Python 中的 numpy.mean()

将元素求和，然后除以元素个数，就得到了算术平均值。numpy.mean() 函数用于沿指定的轴计算算术平均值。

此函数返回数组元素的平均值。默认情况下，在展开的数组上进行平均。否则，对于整数输入，将使用指定轴上的 float64 中间值以及返回值

语法

参数

numpy.mean() 函数中包含以下参数

a：类似数组

此参数定义了包含元素的源数组，需要求其平均值。在这种情况下，如果 'a' 不是数组，则会尝试进行转换。

axis：None、int 或 int 元组（可选）

此参数定义了计算平均值的轴。默认情况下，计算展开数组的平均值。在 1.7.0 版本中，如果这是一个 int 元组，则会沿多个轴执行平均，而不是像以前那样沿单个轴或所有轴执行平均。

dtype：数据类型（可选）

此参数用于定义计算平均值时使用的数据类型。对于整数输入，默认值为 float64，对于浮点输入，与输入 dtype 相同。

out：ndarray（可选）

此参数定义了一个备用输出数组，结果将放置在该数组中。生成的数组的形状应与预期输出的形状相同。输出值的类型将根据需要进行转换。

keepdims：bool（可选）

当值为 true 时，缩减后的轴在输出/结果中保留为大小为 1 的维度。此外，结果将正确广播到输入数组。当设置默认值时，keepdims 不会通过 ndarray 子类的 mean 方法传递，但任何非默认值都肯定会传递。如果子类方法未实现 keepdims，则肯定会引发异常。

返回

如果我们将 'out' 参数设置为 None，则此函数将返回一个包含平均值的新数组。否则，它将返回对输出数组的引用。

示例 1

输出

2.5
13.0

在上面的代码中

• 我们使用别名 np 导入了 numpy。
• 我们使用 np.array() 函数创建了两个数组 'a' 和 'x'。
• 我们声明了变量 'b' 和 'y'，并分配了 np.zeros() 函数的返回值。
• 我们在函数中传递了数组 'a' 和 'x'。
• 最后，我们尝试打印 'b' 和 'y' 的值。

示例 2

输出

array([2.5, 4.5])
array([3., 4.])

示例 3

单精度中，平均值可能不准确

输出

27.5

在上面的代码中

• 我们使用别名 np 导入了 numpy。
• 我们使用 np.zeros() 函数创建了一个数组 'a'，其 dtype 为 float32。
• 我们将第一行所有元素的值设置为 23.0，第二行设置为 32.0。
• 我们将数组 'a' 传递给该函数，并分配了 np.mean() 函数的返回值。
• 最后，我们尝试打印 'c' 的值。

在输出中，它显示了数组 'a' 的平均值。

示例 4

在 float64 中计算平均值更准确

输出

1.0999985
1.1000000014901161