Функция NumPy mean() с примерами
Для вычисления среднего значения элементов массива в Python используется функция numpy.mean().
Содержание
- Введение в функцию NumPy mean()
- Примеры функции NumPy mean()
- 1) Использование функции NumPy mean() на примере одномерного массива
- 2) NumPy mean() в примере с двумерным массивом
Введение в функцию NumPy mean()
Функция mean() возвращает среднее значение элементов массива. Вот ее синтаксис:
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, *, where=<no value>)
В этом синтаксисе:
- a — это массив, в котором вы хотите вычислить среднее значение элементов.
- axis — это ось, если она указана, возвращает среднее значение элементов на этой оси.
Чтобы узнать больше о других параметрах и их использовании, ознакомьтесь с документацией по функции numpy mean().
Примеры функции NumPy mean()
Давайте рассмотрим несколько примеров использования функции numpy mean().
1) Использование функции NumPy mean() на примере одномерного массива
В следующем примере функция mean() используется для вычисления среднего значения чисел в массиве:
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) average = np.mean(a) print(average)
Выход:
2.0
Как это работает.
- Сначала создайте массив, содержащий три числа:
a = np.array([1, 2, 3])
- Во-вторых, вычислите среднее значение элементов массива a с помощью функцииmean():
average = np.mean(a)
- В-третьих, отобразите среднее значение:
print(average)
Результат равен 2,0, потому что(1 + 2 + 3)/3 = 2,0.
2) NumPy mean() в примере с двумерным массивом
В следующем примере функция mean() используется для вычисления среднего значения элементов на оси-0:
import numpy as np
a = np.array([
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]
])
average = np.mean(a, axis=0)
print(average)
Выход:
[2.5 3.5 4.5]
