Python中的 numpy.mean()

numpy.mean() 是 NumPy 库中的一种函数，用来计算给定数组中元素的平均值。该函数可以计算 NumPy 数组的平均值。除了一维数组，它还可以计算多维数组中每个轴向的平均值。

语法

numpy.mean(arr, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>)

参数说明：

• arr：数组，可输入多维数组。
• axis：默认参数None，表示计算平均值的轴向。如果传入整数，则表示沿特定的轴向计算平均值，例如0表示计算每一列的平均值，1表示计算每一行的平均值，以此类推；如果传入整数列表，表示沿着多个轴方向计算平均值。
• dtype：表示输出的数据类型。
• out：输出的结果放在提供的数组中。
• keepdims：布尔值，表示是否保留原数组的维度大小。

示例

示例1：计算一维数组的平均值

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 5, 8])
print(np.mean(arr))

输出：

3.8

示例2：计算二维数组每一行的平均值

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [5, 6, 7]])
print(np.mean(arr, axis=1))

输出：

[ 2.  6.]

示例3：计算三维数组沿多个轴向的平均值

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
print(np.mean(arr, axis=(0, 1)))

输出：

[ 5.5  6.5  7.5]

结论

numpy.mean() 函数可以计算数组中元素的平均值，并可以指定沿着某个轴向或者多个轴向计算平均值，非常方便。