numpy.mean(arr, axis = None)>: 指定された軸に沿って、指定されたデータ (配列要素) の算術平均 (平均) を計算します。
パラメーター ：
到着: [array_like]入力配列。
軸: [int または int のタプル] 算術平均を計算する軸。それ以外の場合は、arr がフラット化されていると見なされます (すべてで動作します)
軸）。 axis = 0 は列に沿って作業することを意味し、axis = 1 は行に沿って作業することを意味します。
外 ： [ndarray、オプション] 結果を配置する別の配列。配列は、予想される出力と同じ次元を持つ必要があります。
dtype : [data-type、オプション] 平均を計算するときに必要なタイプ。結果 ： 配列の算術平均 (軸が存在しない場合はスカラー値)、または指定された軸に沿った平均値を含む配列。
コード #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# コード例
>
>
出力:
arr : [20, 2, 7, 1, 34] mean of arr : 12.8>
コード #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))> |
>
>
出力:
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]>