numpy.mean(arr, axis = None)>: 지정된 축을 따라 주어진 데이터(배열 요소)의 산술 평균(평균)을 계산합니다.
매개변수:
도착: [array_like]입력 배열.
축 : [int 또는 int의 튜플] 산술 평균을 계산하려는 축입니다. 그렇지 않으면 arr이 평면화된 것으로 간주됩니다(모든 작업에서 작동함).
축). axis = 0은 열을 따라 작업한다는 의미이고 axis = 1은 행을 따라 작업한다는 의미입니다.
밖으로 : [ndarray, 선택사항]결과를 배치할 다른 배열입니다. 배열은 예상 출력과 동일한 차원을 가져야 합니다.
유형 : [data-type, option]평균을 계산하는 동안 원하는 유형입니다.결과 : 배열(축이 없는 경우 스칼라 값) 또는 지정된 축을 따라 평균 값이 있는 배열의 산술 평균입니다.
코드 #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))> > |
C 코드 문자열 배열
>
>
출력 :
arr : [20, 2, 7, 1, 34] mean of arr : 12.8>
코드 #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))> |
>
>
출력 :
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]>