python中mean算函数吗_Python numpy.mean函数方法的使用

numpy.mean

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=

沿指定轴计算算术平均值。

返回数组元素的平均值。默认情况下，平均值取自展平的数组，否则取自指定的轴。float64中间值和返回值用于整数输入。参数：a ：array_like

包含期望平均值的数字的数组。

如果a不是数组，则尝试进行转换。

axis ：None 或 int 或 int类型的tuple，可选

计算均值所依据的一个或多个轴。

默认值是计算平坦数组的平均值。

1.7.0版中的新功能。

如果这是一个整数元组，

则在多个轴上执行均值，

而不是像以前那样在单个轴或所有轴上执行均值。

dtype ：data-type, 可选

用于计算平均值的类型。对于整数输入，

默认值为float64;对于浮点输入，它与输入dtype相同。

out ：ndarray, 可选

要在其中放置结果的备用输出数组。默认值为None。

如果提供的话，它的形状必须与预期的输出形状相同，

但是如果需要的话，将强制转换类型。

有关更多详细信息，请参见ufuncs-output-type。

keepdims ：bool, 可选

如果将其设置为True，

那么被缩减的轴将在结果中保留尺寸为1的维度。

使用此选项，结果将针对输入数组正确传递

如果传递了默认值，

则keepdims不会传递给ndarray子类的mean方法，

但是任何非默认值都会传递。

如果子类的方法未实现keepdims，则将引发任何异常。

返回值：m ：ndarray, see dtype parameter above

如果out = None，则返回包含平均值的新数组，

否则返回对输出数组的引用。

Notes

算术平均值是沿轴的元素之和除以元素数。

请注意，对于浮点输入，将使用与输入相同的精度来计算平均值。根据输入数据，这可能导致结果不准确，尤其是对于float32(请参见下面的示例)。使用dtype关键字指定高精度的累加器可以缓解此问题。

默认情况下，使用float32中间体计算float16结果可提高精度。

例子>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

>>> np.mean(a)

2.5

>>> np.mean(a, axis=0)

array([2., 3.])

>>> np.mean(a, axis=1)

array([1.5, 3.5])

单精度而言，mean可能不准确：>>> a = np.zeros((2, 512*512), dtype=np.float32)

>>> a[0, :] = 1.0

>>> a[1, :] = 0.1

>>> np.mean(a)

0.54999924

计算float64中的平均值更为准确：>>> np.mean(a, dtype=np.float64)

0.55000000074505806 # may vary

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