python numpy计算数组元素的平均值
在NumPy中，numpy.mean()函数可以计算数组元素的平均值。这个函数可以接受一个参数axis，用于指定计算的轴。如果不指定axis参数，则默认计算整个数组的平均值。
以下是一些使用numpy.mean()函数计算数组元素平均值的示例：
import numpy as np # 计算整个数组的元素平均值 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) mean_all = np.mean(arr) print("整个数组的元素平均值:", mean_all) # 计算二维数组按行的元素平均值 arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) mean_row = np.mean(arr_2d, axis=1) print("按行的元素平均值:", mean_row) # 计算二维数组按列的元素平均值 mean_col = np.mean(arr_2d, axis=0) print("按列的元素平均值:", mean_col)
输出：
整个数组的元素平均值: 3.0 按行的元素平均值: [2. 5. 8.] 按列的元素平均值: [4. 5. 6.]
在这个示例中，我们首先使用numpy.mean()函数计算了一个一维数组的元素平均值；然后，使用numpy.mean()函数计算了一个二维数组按行的元素平均值和按列的元素平均值。在计算二维数组的元素平均值时，我们通过指定axis参数来控制计算的轴。当axis参数等于1时，计算按行的元素平均值；当axis参数等于0时，计算按列的元素平均值。
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