Python numpy.mean()

numpy.mean(arr, axis = None) :计算给定数据（数组元素）沿指定轴的算术平均数（平均值）。

参数 :
arr :[array_like]输入阵列。
axis :[int或int的tuples]轴，我们想沿着这个轴计算算术平均值。否则，它将认为arr是被压扁的（对所有的
axis = 0表示沿着列工作， axis = 1表示沿着行工作。
out :[ndarray, optional]不同的数组，我们想把结果放在其中。该数组必须具有与预期输出相同的尺寸。
dtype :[数据类型，可选]我们在计算平均值时希望的类型。

结果s :数组的算术平均值（如果没有轴，则为标量值）或沿指定轴的平均值的数组。

代码 #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))

输出 :

arr :  [20, 2, 7, 1, 34]
mean of arr :  12.8

代码 #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("\nmean of arr, axis = None : ", np.mean(arr)) 
    
# mean along the axis = 0 
print("\nmean of arr, axis = 0 : ", np.mean(arr, axis = 0)) 
   
# mean along the axis = 1 
print("\nmean of arr, axis = 1 : ", np.mean(arr, axis = 1))
  
out_arr = np.arange(3)
print("\nout_arr : ", out_arr) 
print("mean of arr, axis = 1 : ", 
      np.mean(arr, axis = 1, out = out_arr))

输出 :

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]