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(Numpy平均数函数) 详解Numpy mean()（返回数组元素的平均值）函数的作用与使用方法

numpy.mean() 是Python科学计算库NumPy的一部分，主要用于计算数组中元素的算术平均值。可以对整个数组或沿特定轴进行操作。

以下是 numpy.mean() 函数的基本使用方法：

首先，您需要安装NumPy库（如果尚未安装）：
```
pip install numpy
```
接下来，您可以在Python脚本中导入NumPy库：
```
import numpy as np
```
创建一个数组，您可以使用 numpy.array：
```
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
```
使用 numpy.mean() 计算数组的平均值：
```
average = np.mean(data)
print("The average is:", average)
```
输出将是数组元素的平均值。

下面是一些使用 numpy.mean() 的高级方式：

指定轴：如果您有多维数组，您可以指定沿着哪个轴计算平均值。 axis=0 会沿着列计算平均值，而 axis=1 会沿着行计算。

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
average_columns = np.mean(matrix, axis=0)
average_rows = np.mean(matrix, axis=1)

print("Average of columns:", average_columns)
print("Average of rows:", average_rows)

指定数据类型：在计算平均值时，您也可以指定数据类型，例如 dtype=np.float64 以提高精度。
```
average = np.mean(data, dtype=np.float64)
```

忽略NaN值：使用 np.nanmean() 函数忽略数组中的NaN值。

data_with_nan = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
average = np.nanmean(data_with_nan)
print("Average ignoring NaN:", average)

下面是详细代码示例，包括注释说明：

# 引入numpy库
import numpy as np

# 创建一个简单的一维数组
data_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 计算一维数组的平均值
average_1d = np.mean(data_1d)
print("The average of the 1D array is:", average_1d)

# 创建一个二维数组（矩阵）
data_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算二维数组的整体平均值
average_2d = np.mean(data_2d)
print("The average of the entire matrix is:", average_2d)

# 计算二维数组各列的平均值
average_columns = np.mean(data_2d, axis=0)
print("The average of each column:", average_columns)

# 计算二维数组各行的平均值
average_rows = np.mean(data_2d, axis=1)
print("The average of each row:", average_rows)

# 创建一个含有NaN值的数组
data_with_nan = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 计算忽略 NaN 的平均值
average_no_nan = np.nanmean(data_with_nan)
print("Average ignoring NaN:", average_no_nan)

这些代码段可以在Python环境中直接运行，用来理解和掌握 numpy.mean() 的使用方法。
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