Python中的ndarray的均值

在Python中，ndarray是一个强大的多维数组对象，是许多科学计算库和框架的底层数据结构，如NumPy、SciPy和TensorFlow等。均值是指一组数值的平均数，这在数据分析和机器学习中经常用到。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的ndarray对象计算均值。

NumPy中的mean函数

NumPy是Python的一个开源的数学计算库，它提供了许多高级的数学函数和数据结构，其中包括计算ndarray均值的函数mean()。

函数定义

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

• a：要计算均值的ndarray对象
• axis：计算的轴方向。如果为None（默认），计算所有元素的平均值。如果为0，则计算每列的平均值。如果为1，则计算每行的平均值。还可以输入一个元组，以计算多个轴的平均值。
• dtype：输出数组的数据类型，默认为None，则使用a.dtype。
• out：输出结果存储的ndarray，长度和类型必须对应于期望的输出。
• keepdims：如果为True，则保留原始数组的维度。

使用示例

我们首先创建一个二维的ndarray数组a，然后调用mean()函数计算整个数组的平均值：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.mean(a))

输出为：

2.5

然后我们按列（即axis=0）计算每列的平均值：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.mean(a, axis=0))

输出为：

[2. 3.]

最后我们按行（即axis=1）计算每行的平均值：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(np.mean(a, axis=1))

输出为：

[1.5 3.5]

SciPy中的mean函数

SciPy是Python的一个开源的科学计算库，它建立在NumPy之上，提供了更多的计算和优化工具。虽然SciPy也提供了一个名为mean()的函数，但它的功能与NumPy的不同，用于计算加权平均值和其他更高级的统计量。如果只是计算ndarray的均值，应该仍然使用NumPy的mean()函数。

结论

使用NumPy中的ndarray的均值函数mean()非常简单，而且计算速度也非常快。如果您需要计算数据的均值，请尝试使用ndarray或NumPy数组。