数字阵列的含义—快速指南

原文：https://www.askpython.com/python-modules/numpy/mean-of-a-numpy-array

我们知道算术平均值是所有元素的总和除以元素总数。所以在这篇文章中，我们将学习如何找到 NumPy 数组中元素的平均值。我们将使用 numpy.mean()函数来查找单个轴和多个轴上的元素的平均值。所以让我们开始吧！

numpy.mean 函数的语法

numpy.mean(a，axis=None，dtype=None，out=None，keepdims= None)

| 参数 | 描述 | | a | 降级要计算其平均值的数组 | | 轴 | 降低要计算平均值的轴的等级 | | 类型 | 数据类型用于计算平均值。默认类型是浮点 64 | | 在外 | 存储结果的输出数组 | | keepdims | 此参数采用布尔值。如果为真，则左侧的轴会减少。 |

在这种情况下，一个数组将作为一个输入，简单地计算所有元素的平均值。例如:

import numpy as np

A = np.array([[3, 6], [4, 8]])

output = np.mean(A)

print(output)

输出:

5.25

在这种情况下，平均值的计算如下:

均值: (3+6+4+8)/4 = 5.25

在这种情况下，我们将获得一个输入数组，并计算该数组沿轴的平均值。假设如果我们将 o 传递给轴参数，轴的所有其他元素将保持原样。将只计算沿 0 轴的元素的平均值。

例如

import numpy as np

A = np.array([[3, 6], [4, 8]])

output = np.mean(A, axis=0)

print(output)

输出:

[3.5  7]

这里，零轴的元素是[3，6]和[4，8]。因此，平均值计算如下:

均值= ([3，6] + [4，8]) /2

=[(3+4)/2, (6+8)/2]

=[3.5, 7]

在这种情况下，我们将计算 NumPy 数组沿多个轴的平均值。我们将采用 0 轴和 1 轴来计算平均值。

例如

import numpy as np

A = np.array([[[3, 6], [4, 8]], [[5, 9], [7, 1]]])

output = np.mean(A, axis=(0, 1))

print(output)

输出:

[4.75   6]

平均值的计算如下:

均值= ([3，6] + [4，8] + [5，9] + [7，1])/4

= [(3+4+5+7)/4 , (6+8+9+1)/4]

= [4.75 , 6]

总之，我们学习了如何计算整个数组的平均值，单轴平均值和多轴平均值。希望这篇文章对你有用。