Python Numpy.mean() - 산술 평균

  1. numpy.mean()의 구문
  2. 예제 코드: 1 차원 배열이있는numpy.mean()
  3. 예제 코드: 2 차원 배열이있는numpy.mean()
  4. 예제 코드: dtype이 지정된numpy.mean()

Numpy.mean() 함수는 주어진 배열의 산술 평균 또는 평신도 단어-평균을 계산합니다. 지정된 축.

numpy.mean()의 구문

numpy.mean(arr, axis=None, dtype=float64) 

매개 변수

arr 산술 평균을 계산하기위한 array_like
입력 배열
axis intNone,int 또는tuple
산술 평균이 계산되는 축입니다.
axis=0은 열을 따라 계산 된 산술 평균을 의미하고,
axis=1은 행을 따라 계산 된 산술 평균을 의미합니다.
axis가 제공되지 않으면 다차원 배열을 평면화 된 목록으로 취급합니다.
dtype dtype또는 None
산술 평균 계산에 사용되는 데이터 유형입니다. 기본값은float64입니다.

반환

주어진 배열의 산술 평균을 반환하거나 지정된 축을 따라 산술 평균이있는 배열을 반환합니다.

예제 코드: 1 차원 배열이있는numpy.mean()

import numpy as np

arr = [10, 20, 30]
print("1-D array :", arr)
print("Mean of arr is ", np.mean(arr))

산출:

1-D array : [10, 20, 30]
Mean of arr is  20.0

예제 코드: 2 차원 배열이있는numpy.mean()

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))

산출:

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)은 입력 배열을 평면화 된 배열로 취급하고이 1 차원 평면화 된 배열의 산술 평균을 계산합니다.

np.mean(arr, axis = 0)은 열을 따라 산술 평균을 계산합니다.

np.std(arr, axis = 1)는 행을 따라 산술 평균을 계산합니다.

예제 코드: dtype이 지정된numpy.mean()

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))

산출:

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

numpy.mean()함수에dtype 매개 변수가 주어지면 산술 평균을 계산할 때 지정된 데이터 유형을 사용합니다.

기본 float64가 아닌 float32데이터 유형을 사용하면 결과의 해상도가 낮아집니다.