numpy.mean(arr, axis = None)>: Berechnen Sie das arithmetische Mittel (Durchschnitt) der angegebenen Daten (Array-Elemente) entlang der angegebenen Achse.
Parameter:
arr: [array_like]Eingabearray.
Achse: [int oder Tupel von int]Achse, entlang derer wir das arithmetische Mittel berechnen möchten. Andernfalls wird arr als abgeflacht betrachtet (funktioniert bei allen).
die Achse). Achse = 0 bedeutet entlang der Spalte und Achse = 1 bedeutet, entlang der Zeile zu arbeiten.
aus : [ndarray, optional]Anderes Array, in dem wir das Ergebnis platzieren möchten. Das Array muss die gleichen Abmessungen wie die erwartete Ausgabe haben.
dtyp: [Datentyp, optional]Typ, den wir bei der Berechnung des Mittelwerts wünschen.Ergebnisse : Arithmetisches Mittel des Arrays (ein Skalarwert, wenn die Achse keine ist) oder Array mit Mittelwerten entlang der angegebenen Achse.
Code Nr. 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))> > |
Was ist in Python?
>
>
Ausgabe :
arr : [20, 2, 7, 1, 34] mean of arr : 12.8>
Code Nr. 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))> |
>
>
Ausgabe :
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]>