Python mean()方法详解|极客教程

Python mean()方法详解

在Python中，mean()方法是用来计算给定数据集的平均值的方法。平均值是数据集中所有数据项的总和除以数据项的数量。在统计学中，平均值通常被用作数据集的中心趋势度量。

mean()方法的语法

mean()方法的语法如下所示：

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>)

参数说明：

a: 输入的数据集，可以是数组或列表
axis: 沿着数组的哪个轴计算平均值，默认为None，表示计算整个数组的平均值
dtype: 指定输出的数据类型，默认为None
out: 指定输出的存储位置，默认为None
keepdims: 是否保持维度信息，默认为

使用示例

让我们通过以下示例来演示如何使用mean()方法计算数据集的平均值：

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5]
mean_value = np.mean(data)

print("Mean value of data: {}".format(mean_value))

运行结果：

Mean value of data: 3.0

在上面的示例中，我们首先导入了NumPy库，然后定义了一个包含5个元素的列表data。接下来，我们使用np.mean()方法计算了data的平均值，并将结果打印出来。在这种情况下，数据集data的平均值为3.0。

沿指定轴计算平均值

除了在整个数组上计算平均值之外，我们还可以沿着指定的轴计算平均值。让我们通过以下示例演示：

import numpy as np

data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
mean_value_axis0 = np.mean(data, axis=0)
mean_value_axis1 = np.mean(data, axis=1)

print("Mean value along axis 0: {}".format(mean_value_axis0))
print("Mean value along axis 1: {}".format(mean_value_axis1))

运行结果：

Mean value along axis 0: [3. 4.]
Mean value along axis 1: [1.5 3.5 5.5]

在上面的示例中，我们首先创建了一个2维数组data，然后分别沿着轴0和轴1计算了平均值。沿着轴0计算平均值即对每一列进行计算，而沿着轴1计算平均值即对每一行进行计算。

指定数据类型和输出

有时候我们需要指定输出的数据类型或者将结果存储在指定位置。让我们通过以下示例演示：

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5]
mean_value_float = np.mean(data, dtype=float)
result = np.zeros(1)

np.mean(data, dtype=float, out=result)

print("Mean value as float: {}".format(mean_value_float))
print("Output result: {}".format(result))

运行结果：

Mean value as float: 3.0
Output result: [3.0]

在上面的示例中，我们分别指定了输出的数据类型为float，并创建了一个长度为1的全零数组result来存储结果。最后一个mean()运行以float类型将计算结果3.0存储在result中。

保持维度信息

默认情况下，mean()方法返回的结果将丢失维度信息，我们可以使用keepdims参数来保持维度信息。让我们通过以下示例演示：

import numpy as np

data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
mean_value = np.mean(data, keepdims=True)

print("Mean value with keepdims option: \n{}".format(mean_value))

运行结果：

Mean value with keepdims option: 
[[3.5]]

在上面的示例中，我们首先创建了一个2维数组data，然后使用keepdims=True选项计算了数据集的平均值，并打印出了结果。在这种情况下，保持维度信息将使平均值结果成为一个二维数组。

总结

通过本文的介绍，我们了解了mean()方法在Python中的使用方法，并通过示例代码演示了如何计算数据集的平均值。同时我们还介绍了在指定轴、数据类型、输出位置和保持维度信息等方面的应用。

Python mean()方法详解