Numpy Mean

numpy.mean() 函数是用来计算给定数组中元素的平均值。这个函数在数据分析和统计学中非常常见。下面通过几个例子来演示如何使用 numpy.mean() 函数来计算数组的平均值。

语法

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<class 'numpy._globals._NoValue'>)

参数

• a : 输入数组。
• axis : 用来计算平均值的轴。默认值是 None，表示计算整个数组的平均值。如果 axis=0，那么将计算每一列的平均值；axis=1，那么将计算每一行的平均值。
• dtype : 输出结果的数据类型。
• out : 结果保存的位置（数组）。
• keepdims : 是否保持结果数组的维度不变。默认为 False。

例子

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],
              [4,5,6],
              [7,8,9]])

# 计算整个数组的平均值
print(np.mean(a)) # 输出: 5.0

# 计算每一列的平均值
print(np.mean(a, axis=0)) # 输出: [4. 5. 6.]

# 计算每一行的平均值
print(np.mean(a, axis=1)) # 输出: [2. 5. 8.]

这个例子中，我们定义了一个 $3 \times 3$ 的矩阵 a。接着使用 np.mean() 函数来分别计算整个数组、每一列和每一行的平均值。

参考文献

1. NumPy documentation, "numpy.mean". https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.mean.html