要素の合計と軸を要素の数で割ったものは、次のように呼ばれます。 算術平均 。 numpy.mean() 関数は、指定された軸に沿った算術平均を計算するために使用されます。
この関数は配列要素の平均を返します。デフォルトでは、平均は平坦化された配列で取得されます。それ以外の場合、指定された軸では float 64 が中間値となり、戻り値が整数入力に使用されます。
構文
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=)
パラメーター
これらは、numpy.mean() 関数の次のパラメータです。
C# コード例
a: 配列のようなもの
このパラメータは、平均が必要な要素を含むソース配列を定義します。 'a' が配列ではない場合、変換が試行されます。
axis: なし、int または int のタプル (オプション)
このパラメータは、平均値が計算される軸を定義します。デフォルトでは、平均は平坦化された配列から計算されます。バージョン 1.7.0 では、これが int のタプルの場合、以前のように 1 つの軸またはすべての軸ではなく、複数の軸にわたって平均が実行されます。
dtype: データ型(オプション)
このパラメータは、平均の計算に使用されるデータ型を定義するために使用されます。整数入力の場合、デフォルトは float64 で、浮動小数点入力の場合、デフォルトは入力 dtype と同じです。
出力: ndarray(オプション)
このパラメータは、結果が配置される代替出力配列を定義します。結果として得られる配列の形状は、予想される出力の形状と同じである必要があります。出力値の型は必要に応じてキャストされます。
keepdims: bool(オプション)
値が true の場合、縮小された軸は出力/結果にサイズ 1 の次元として残ります。また、結果は入力配列に対して正しくブロードキャストされます。デフォルト値が設定されている場合、keepdims は ndarray のサブクラスの平均メソッドを介して渡されませんが、デフォルト以外の値は必ず渡されます。サブクラス メソッドが keepdims を実装していない場合、必ず例外が発生します。
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「out」パラメータを次のように設定すると、 なし 、この関数は平均値を含む新しい配列を返します。それ以外の場合は、出力配列への参照を返します。
例 1:
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b=np.mean(a) b x = np.array([[5, 6], [7, 34]]) y=np.mean(x) y
出力：
2.5 13.0
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- np.array() 関数を使用して 2 つの配列 'a' と 'x' を作成しました。
- 変数「b」と「y」を宣言し、np.zeros() 関数の戻り値を割り当てました。
- 関数に配列 'a' と 'x' を渡しました。
- 最後に、「b」と「y」の値を出力しようとしました。
例 2:
import numpy as np a = np.array([[2, 4], [3, 5]]) b=np.mean(a,axis=0) c=np.mean(a,axis=1) b c
出力：
array([2.5, 4.5]) array([3., 4.])
例 3:
単精度では、平均値が不正確になる可能性があります。
import numpy as np a = np.zeros((2, 512*512), dtype=np.float32) a[0, :] = 23.0 a[1, :] = 32.0 c=np.mean(a) c
出力：
27.5
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- dtype float32 の np.zeros() 関数を使用して配列 'a' を作成しました。
- 1 行目のすべての要素の値を 23.0、2 行目 32.0 に設定しました。
- 関数に配列 'a' を渡し、np.mean() 関数の戻り値を割り当てました。
- 最後に、「c」の値を出力してみました。
出力には、配列 'a' の平均が表示されます。
例 4:
float64 で平均を計算すると、より正確になります。
import numpy as np a[0, :] = 2.0 a[1, :] = 0.2 c=np.mean(a) c d=np.mean(a, dtype=np.float64) d
出力：
1.0999985 1.1000000014901161