Python Numpy.mean()

介绍

numpy.mean()是NumPy库中的一个方法，用于计算给定数组或矩阵的平均值。它接受一个参数axis，用于指定计算平均值的轴。

语法

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

参数

• a：数组或矩阵
• axis：可选参数，用于指定计算平均值的轴，默认为None，计算整个数组的平均值。
• dtype：可选参数，用于指定返回结果的数据类型。
• out：可选参数，指定计算结果的输出数组。
• keepdims：可选参数，如果为True，则保持轴的维度数。

返回值

数组或矩阵的平均值。

示例

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("数组a:\n", a)
# 输出: 
# 数组a:
#  [[1 2 3]
#   [4 5 6]]

# 计算整个矩阵的平均值
print(np.mean(a))
# 输出: 3.5

# 沿着列方向计算平均值
print(np.mean(a, axis=0))
# 输出: [2.5 3.5 4.5]

# 沿着行方向计算平均值
print(np.mean(a, axis=1))
# 输出: [2. 5.]

应用场景

numpy.mean()方法通常用于计算数组或矩阵的平均值。在处理统计学和数据分析任务时，平均值是一个重要的指标，它可以告诉我们数据的集中程度。平均值还可以用于数据的归一化处理。