numpy.mean(arr, axis = None)>: Aprēķiniet doto datu (masīva elementu) vidējo aritmētisko (vidējo) pa norādīto asi.
Parametri:
arr : [masīvs_līdzīgs]ievades masīvs.
ass: [int vai int korteži]ass, pa kuru mēs vēlamies aprēķināt vidējo aritmētisko. Pretējā gadījumā tas uzskatīs, ka arr ir saplacināts (darbojas uz visiem
ass). ass = 0 nozīmē gar kolonnu un ass = 1 nozīmē darbu gar rindu.
ārā: [ndarray, neobligāti]Atšķirīgs masīvs, kurā vēlamies ievietot rezultātu. Masīvam ir jābūt tādiem pašiem izmēriem kā paredzamajai izvadei.
dtype: [datu tips, neobligāts]Veids, kuru mēs vēlamies, aprēķinot vidējo.
Rezultāti: Masīva vidējais aritmētiskais (skalārā vērtība, ja ass nav) vai masīvs ar vidējām vērtībām pa norādīto asi.
Kods #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))> > |
java 8
>
>
Izvade:
arr : [20, 2, 7, 1, 34] mean of arr : 12.8>
Kods #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))> |
>
>
Izvade:
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]>