numpy.mean(arr, axis = None)>: Vypočítejte aritmetický průměr (průměr) daných dat (prvků pole) podél zadané osy.
Parametry:
arr: [array_like]vstupní pole.
osa: [int nebo n-tice int] osy, podél které chceme vypočítat aritmetický průměr. V opačném případě bude arr považovat za zploštělý (funguje na všech
osa). osa = 0 znamená podél sloupce a osa = 1 znamená práci podél řádku.
ven : [ndarray, volitelné]Jiné pole, do kterého chceme umístit výsledek. Pole musí mít stejné rozměry jako očekávaný výstup.
dtype: [data-type, volitelné]Typ, který si přejeme při výpočtu střední hodnoty.Výsledek : Aritmetický průměr pole (skalární hodnota, pokud osa není žádná) nebo pole se středními hodnotami podél zadané osy.
Kód #1:
# Python Program illustrating> # numpy.mean() method> import> numpy as np> > # 1D array> arr>=> [>20>,>2>,>7>,>1>,>34>]> > print>(>'arr : '>, arr)> print>(>'mean of arr : '>, np.mean(arr))> > |
nový řádek python
>
>
Výstup :
arr : [20, 2, 7, 1, 34] mean of arr : 12.8>
Kód #2:
# Python Program illustrating> # numpy.mean() method> import> numpy as np> > > # 2D array> arr>=> [[>14>,>17>,>12>,>33>,>44>],> >[>15>,>6>,>27>,>8>,>19>],> >[>23>,>2>,>54>,>1>,>4>, ]]> > # mean of the flattened array> print>(>'
mean of arr, axis = None : '>, np.mean(arr))> > # mean along the axis = 0> print>(>'
mean of arr, axis = 0 : '>, np.mean(arr, axis>=> 0>))> > # mean along the axis = 1> print>(>'
mean of arr, axis = 1 : '>, np.mean(arr, axis>=> 1>))> > out_arr>=> np.arange(>3>)> print>(>'
out_arr : '>, out_arr)> print>(>'mean of arr, axis = 1 : '>,> >np.mean(arr, axis>=> 1>, out>=> out_arr))> |
>
>
Výstup :
mean of arr, axis = None : 18.6 mean of arr, axis = 0 : [17.33333333 8.33333333 31. 14. 22.33333333] mean of arr, axis = 1 : [24. 15. 16.8] out_arr : [0 1 2] mean of arr, axis = 1 : [24 15 16]>