np.mean
详解Numpy mean(),np.mean（返回数组元素的平均值）函数的作用与使用方法(图文详解1)
Numpy 中的 mean() 函数用于计算数组元素的平均值。下面我们来详细介绍它的作用、使用方法、底层原理以及示例代码:
- 作用:
mean()函数用于计算数组元素的算术平均值。它可以计算整个数组的平均值,也可以计算数组沿指定轴的平均值。
- 使用方法:
- 基本语法:
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>) a: 输入数组axis: 可选,指定计算平均值的轴。如果没有指定,则计算所有元素的平均值。dtype: 可选,指定输出数组的数据类型。out: 可选,指定存储结果的输出数组。keepdims: 可选,如果为 True,则保留缩减的维度。
- 基本语法:
- 底层原理:
mean()函数的底层实现是通过将数组元素的总和除以元素个数来计算平均值。对于多维数组,如果指定了axis参数,则会沿指定轴计算平均值。- 具体实现可以参考 Numpy 的源代码,其中使用了 C 语言编写的优化算法。
- 使用示例:
import numpy as np
# 1D 数组
arr1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.mean(arr1d)) # 输出: 3.0
# 2D 数组
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(np.mean(arr2d)) # 输出: 3.5
print(np.mean(arr2d, axis=0)) # 输出: [2.5 3.5 4.5]
print(np.mean(arr2d, axis=1)) # 输出: [2. 5.]
# 指定输出数据类型
print(np.mean(arr1d, dtype=np.int32)) # 输出: 3
# 保留缩减的维度
print(np.mean(arr2d, axis=1, keepdims=True)) # 输出: [[2.], [5.]]
在上面的示例中,我们演示了 mean() 函数在 1D 数组、2D 数组以及指定输出数据类型和 keepdims 参数的用法。
通过这些示例,我们可以看到 mean() 函数的使用非常灵活,可以满足各种计算平均值的需求。它的底层实现也相对简单,但由于使用了 C 语言编写的优化算法,因此计算效率很高,是 Numpy 中非常常用的函数之一。
总的来说,Numpy 的 mean() 函数是一个非常实用的函数,通过掌握它的用法和底层原理,可以更好地理解和使用 Numpy 中的各种计算函数。
