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Python Numpy.mean() - Arithmetisches Mittel
Die Funktion numpy.mean() berechnet das arithmetische Mittel eines Arrays entlang der angegebenen Achse.
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Die Funktion Numpy.mean() berechnet den arithmetischen Mittelwert oder - in Laienbegriffen - den Mittelwert des gegebenen Arrays entlang der angegebenen Achse.
Syntax von Numpy.mean()
numpy.mean(arr, axis=None, dtype=float64)
Parameter
arr |
array_like Eingabefeld zur Berechnung des arithmetischen Mittels |
axis |
None, int oder tuple von int Achse, entlang der das arithmetische Mittel berechnet wird. axis=0 bedeutet das arithmetische Mittel, das entlang der Spalte berechnet wird, axis=1 bedeutet das arithmetische Mittel entlang der Zeile. Es behandelt das mehrdimensionale Array als eine abgeflachte Liste, wenn axis nicht angegeben ist. |
dtype |
dtype oder None Datentyp, der bei der Berechnung des arithmetischen Mittels verwendet wird. Voreinstellung ist float64. |
Zurück
Sie gibt das arithmetische Mittel des gegebenen Arrays oder ein Array mit dem arithmetischen Mittel entlang der angegebenen Achse zurück.
Beispiel-Codes: numpy.mean() mit 1-D-Array
import numpy as np
arr = [10, 20, 30]
print("1-D array :", arr)
print("Mean of arr is ", np.mean(arr))
Ausgabe:
1-D array : [10, 20, 30]
Mean of arr is 20.0
Beispiel-Codes: numpy.mean() mit 2-D-Array
import numpy as np
arr = [[10, 20, 30], [3, 50, 5], [70, 80, 90], [100, 110, 120]]
print("Two Dimension array :", arr)
print("Mean with no axis :", np.mean(arr))
print("Mean with axis along column :", np.mean(arr, axis=0))
print("Mean with axis aong row :", np.mean(arr, axis=1))
Ausgabe:
Two Dimension array : [[10, 20, 30], [3, 50, 5], [70, 80, 90], [100, 110, 120]]
Mean with no axis : 57.333333333333336
Mean with axis along column : [45.75 65. 61.25]
Mean with axis aong row : [ 20. 19.33333333 80. 110. ]
>>
np.mean(arr) behandelt das Eingangs-Array als das abgeflachte Array und berechnet das arithmetische Mittel dieses 1-D abgeflachten Arrays.
np.mean(arr, axis=0) berechnet den arithmetischen Mittelwert entlang der Spalte.
np.std(arr, axis=1) berechnet den arithmetischen Mittelwert entlang der Zeile.
Beispiel-Codes: numpy.mean() mit Angabe von dtype
import numpy as np
arr = [10.12, 20.3, 30.28]
print("1-D Array :", arr)
print("Mean of arr :", np.mean(arr))
print("Mean of arr with float32 data :", np.mean(arr, dtype=np.float32))
print("Mean of arr with float64 data :", np.mean(arr, dtype=np.float64))
Ausgabe:
1-D Array : [10.12, 20.3, 30.28]
Mean of arr : 20.233333333333334
Mean of arr with float32 data : 20.233332
Mean of arr with float64 data : 20.233333333333334
Wenn der Parameter dtype in der Funktion numpy.mean() angegeben ist, verwendet er den angegebenen Datentyp während der Berechnung des arithmetischen Mittels.
Das Ergebnis hat eine geringere Auflösung, wenn wir den Datentyp float32 anstelle des Standarddatentyps float64 verwenden.
