numpy.mean(arr, axis = None)>: Apskaičiuokite pateiktų duomenų (masyvo elementų) aritmetinį vidurkį (vidurkį) išilgai nurodytos ašies.
Parametrai:
Arr: [array_like]įvesties masyvas.
ašis: [int arba int eilės] ašis, pagal kurią norime apskaičiuoti aritmetinį vidurkį. Priešingu atveju jis laikys, kad arr yra išlygintas (veikia visuose
ašis). ašis = 0 reiškia išilgai stulpelio, o ašis = 1 reiškia darbą išilgai eilutės.
išeina: [ndarray, pasirinktinai] Skirtingas masyvas, kuriame norime įdėti rezultatą. Masyvo matmenys turi būti tokie patys, kaip ir tikimasi išvesties.
dtype: [duomenų tipas, neprivaloma]Tipas, kurio norime skaičiuodami vidurkį.Rezultatai: Masyvo aritmetinis vidurkis (skaliarinė vertė, jei ašies nėra) arba masyvo su vidutinėmis reikšmėmis išilgai nurodytos ašies.
1 kodas:
# 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))> > |
žemėlapis mašinraščiu
>
>
Išvestis:
arr : [20, 2, 7, 1, 34] mean of arr : 12.8>
Kodas #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))> |
>
>
Išvestis:
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]>