numpy.mean() en Python

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

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