numpy.mean(arr, axis = None)
: Calcule la media aritmética (promedio) de los datos proporcionados (elementos de array) a lo largo del eje especificado.
Parámetros:
arr: [array_like]array de entrada.
eje : [int o tuplas de int]eje a lo largo del cual queremos calcular la media aritmética. De lo contrario, considerará que arr está aplanado (funciona en todos
los ejes). axis = 0 significa a lo largo de la columna y axis = 1 significa trabajar a lo largo de la fila.
out : [ndarray, opcional]Diferente array en la que queremos colocar el resultado. La array debe tener las mismas dimensiones que la salida esperada.
dtype: [tipo de datos, opcional] Tipo que deseamos al calcular la media.Resultados: media aritmética de la array (un valor escalar si el eje no es ninguno) o array con valores medios a lo largo del eje especificado.
Código #1:
# Python Program illustrating # numpy.mean() method import numpy as np # 1D array arr = [20, 2, 7, 1, 34] print("arr : ", arr) print("mean of arr : ", np.mean(arr))
Producción :
arr : [20, 2, 7, 1, 34] mean of arr : 12.8
Código #2:
# Python Program illustrating # numpy.mean() method import numpy as np # 2D array arr = [[14, 17, 12, 33, 44], [15, 6, 27, 8, 19], [23, 2, 54, 1, 4, ]] # mean of the flattened array print("\nmean of arr, axis = None : ", np.mean(arr)) # mean along the axis = 0 print("\nmean of arr, axis = 0 : ", np.mean(arr, axis = 0)) # mean along the axis = 1 print("\nmean of arr, axis = 1 : ", np.mean(arr, axis = 1)) out_arr = np.arange(3) print("\nout_arr : ", out_arr) print("mean of arr, axis = 1 : ", np.mean(arr, axis = 1, out = out_arr))
Producción :
mean of arr, axis = None : 18.6 mean of arr, axis = 0 : [17.33333333 8.33333333 31. 14. 22.33333333] mean of arr, axis = 1 : [24. 15. 16.8] out_arr : [0 1 2] mean of arr, axis = 1 : [24 15 16]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Mohit Gupta_OMG 🙂 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA