numpy.mean(arr, axis = None)>: Calcule la media aritmética (promedio) de los datos dados (elementos de la matriz) a lo largo del eje especificado.
Parámetros:
llegar: [array_like]matriz de entrada.
eje: [int o tuplas de int]eje a lo largo del cual queremos calcular la media aritmética. De lo contrario, se considerará que arr está aplanado (funciona en todos
el eje). eje = 0 significa a lo largo de la columna y eje = 1 significa trabajar a lo largo de la fila.
afuera : [ndarray, opcional] Matriz diferente en la que queremos colocar el resultado. La matriz debe tener las mismas dimensiones que el resultado esperado.
tipo de : [tipo de datos, opcional] Tipo que deseamos al calcular la media.Resultados : Media aritmética de la matriz (un valor escalar si el eje no es ninguno) o matriz 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))> > |
algoritmo rr
>
>
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>(>'
mean of arr, axis = None : '>, np.mean(arr))> > # mean along the axis = 0> print>(>'
mean of arr, axis = 0 : '>, np.mean(arr, axis>=> 0>))> > # mean along the axis = 1> print>(>'
mean of arr, axis = 1 : '>, np.mean(arr, axis>=> 1>))> > out_arr>=> np.arange(>3>)> print>(>'
out_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]>