numpy.mean(arr, axis = None)>: Calcola la media aritmetica (media) dei dati forniti (elementi dell'array) lungo l'asse specificato.
Parametri:
arr: [array_like]array di input.
asse: [int o tuple di int]asse lungo il quale vogliamo calcolare la media aritmetica. Altrimenti, considererà arr appiattito (funziona su all
l'asse). asse = 0 significa lungo la colonna e asse = 1 significa lavorare lungo la riga.
fuori : [ndarray, opzionale]Array diverso in cui vogliamo posizionare il risultato. L'array deve avere le stesse dimensioni dell'output previsto.
dtipo: [tipo-dati, facoltativo]Il tipo che desideriamo durante il calcolo della media.
Risultati: Media aritmetica dell'array (un valore scalare se l'asse non è nessuno) o array con valori medi lungo l'asse specificato.
Codice n. 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))> > |
L'attrice Sai Pallavi
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Produzione :
arr : [20, 2, 7, 1, 34] mean of arr : 12.8>
Codice n. 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))> |
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Produzione :
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]>