numpy.mean

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims= значение>, *, where= значение>)

Вычисляет среднее арифметическое вдоль указанной оси.

Возвращает среднее значение элементов массива. Среднее берется по сглаженному массиву по умолчанию, иначе по указанной оси. float64 промежуточные и возвращаемые значения используются для целочисленных входных данных.

Параметры:

aarray_like

Массив, содержащий числа, среднее значение которых требуется вычислить. Если a не является массивом, выполняется попытка преобразования.

осьNone или int или кортеж ints, опционально

Ось или оси, по которым вычисляются средние значения. По умолчанию вычисляется среднее значение сведённого массива.

Если это кортеж целых чисел, среднее значение вычисляется по нескольким осям, а не по одной оси или всем осям, как раньше.

dtypeтип данных, опционально

https://en.wikipedia.org/wiki/File:Composite_trapezoidal_rule_illustration.png float64; для входных данных с плавающей точкой он совпадает с входным типом данных.

выходndarray, необязательно

Альтернативный выходной массив для размещения результата. По умолчанию это None; если предоставлен, он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый вывод, но тип будет приведён при необходимости. См. Определение типа вывода для получения дополнительных подробностей. См. Определение типа вывода для получения дополнительной информации.

keepdimsbool, необязательно

Если установлено значение True, оси, которые были сокращены, остаются в результате как размерности с размером один. С этой опцией результат будет корректно транслироваться относительно входного массива.

Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано в mean метод подклассов ndarray, однако любое нестандартное значение будет. Если метод подкласса не реализует keepdims любые исключения будут вызваны.

гдеarray_like из bool, необязательный

Элементы для включения в среднее. См. reduce подробности.

Новое в версии 1.20.0.

Возвращает:

mndarray, см. параметр dtype выше

Если out=None, возвращает новый массив, содержащий средние значения, в противном случае возвращается ссылка на выходной массив.

Смотрите также

average

Взвешенное среднее

std, var, nanmean, nanstd, nanvar

Примечания

Среднее арифметическое — это сумма элементов вдоль оси, делённая на количество элементов.

Обратите внимание, что для входных данных с плавающей запятой среднее значение вычисляется с использованием той же точности, что и входные данные. В зависимости от входных данных это может привести к неточным результатам, особенно для float32 (см. пример ниже). Указание аккумулятора с более высокой точностью с помощью dtype ключевое слово может смягчить эту проблему.

По умолчанию, float16 результаты вычисляются с использованием float32 промежуточные значения для дополнительной точности.

Примеры

Попробуйте в вашем браузере!

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.mean(a)
2.5
>>> np.mean(a, axis=0)
array([2., 3.])
>>> np.mean(a, axis=1)
array([1.5, 3.5])

В одинарной точности, mean может быть неточным:

>>> a = np.zeros((2, 512*512), dtype=np.float32)
>>> a[0, :] = 1.0
>>> a[1, :] = 0.1
>>> np.mean(a)
np.float32(0.54999924)

Вычисление среднего в float64 более точно:

>>> np.mean(a, dtype=np.float64)
0.55000000074505806 # may vary

Вычисление среднего в timedelta64 доступно:

>>> b = np.array([1, 3], dtype="timedelta64[D]")
>>> np.mean(b)
np.timedelta64(2,'D')

Указание аргумента where:

>>> a = np.array([[5, 9, 13], [14, 10, 12], [11, 15, 19]])
>>> np.mean(a)
12.0
>>> np.mean(a, where=[[True], [False], [False]])
9.0

НазадОткрыть во вкладке