Numpy中使用ndarray计算平均值

在本文中，我们将介绍Numpy中使用ndarray计算平均值的方法。通过使用这个方法，我们可以快速、准确地计算序列的平均值，并且十分方便易用。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy中的平均数函数

Numpy中提供了许多函数来计算序列中的平均值。其中最基础的函数是mean()函数。mean()函数可以接收一个列表或者一个ndarray作为输入，返回其平均值。下面是一个简单的例子：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print("arr平均值为：", np.mean(arr))

输出结果为：

arr平均值为： 2.5

除了mean()函数，我们还可以使用average()函数、median()函数等进行计算。

average()函数

average()函数和mean()函数的功能类似，使用方法也基本一致。不过average()函数支持加权平均，相当于先将每个数乘上对应的权值再求和，最后再除以权值的和。下面是一个例子：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
weights = np.array([1, 2, 3, 4])
print("加权平均值为：", np.average(arr, weights=weights))

输出结果为：

加权平均值为： 3.0

median()函数

median()函数可以计算出一个序列的中位数。如果序列长度为偶数，则返回中间两个数的平均值。下面是一个例子：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("中位数为：", np.median(arr))

输出结果为：

中位数为： 3.0

ndarray对象的平均数计算

除了调用numpy中的函数外，我们还可以直接使用ndarray对象的方法进行计算。

ndarray对象的sum()函数

sum()函数可以对数组中的所有元素进行求和操作。我们可以使用sum()函数计算数组的总和，再除以数组的长度就可以得到其平均值。下面是一个例子：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
sum_ = arr.sum()
mean_ = sum_ / arr.size
print("arr平均值为：", mean_)

输出结果为：

arr平均值为： 2.5

ndarray对象的mean()函数

我们还可以使用ndarray对象的mean()函数进行计算。mean()函数和numpy中的mean()函数功能一样，都是对数组中的所有元素进行求平均值的操作。下面是一个例子：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
mean_ = arr.mean()
print("arr平均值为：", mean_)

输出结果为：

arr平均值为： 2.5

总结

通过本文的介绍，我们初步了解了Numpy中的平均数计算方法。我们可以使用numpy中的函数mean()、average()和median()进行计算；也可以直接使用ndarray对象的sum()和mean()函数来计算numpy中ndarray数组的平均值。对于使用者而言，选择合适的计算方法非常重要，可以提高计算的精度和效率。