numpy.mean
-
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<class 'numpy._globals._NoValue'>)[source] -
Вычисление среднего арифметического по указанной оси.
Возвращает среднее значение элементов массива. Среднее значение вычисляется по уплощенному массиву по умолчанию, в противном случае по указанной оси.
float64промежуточные и возвращаемые значения используются для целочисленных входных данных.Параметры: a : array_like
Массив, содержащий числа, среднее значение которых нужно вычислить. Если
aне является массивом, производится попытка преобразования.axis : None или int или кортеж из целых чисел, необязательно
Ось или оси, по которым вычисляются средние значения. По умолчанию вычисляется среднее значение уплощенного массива.
Введено в версии 1.7.0.
Если это кортеж целых чисел, среднее значение вычисляется по нескольким осям вместо одной оси или всех осей, как это было раньше.
dtype : тип данных, необязательно
Тип, используемый для вычисления среднего значения. Для целочисленных входных данных значение по умолчанию равно
float64; для чисел с плавающей точкой — такой же, как тип входных данных.out : ndarray, необязательно
Альтернативный выходной массив, в который следует поместить результат. По умолчанию —
None; если указан, он должен иметь такую же форму, как ожидаемый результат, но тип будет преобразован при необходимости. См.doc.ufuncsдля получения подробностей.keepdims : bool, необязательно
Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как измерения с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться относительно входного массива.
Если передано значение по умолчанию, тогда
keepdimsне будет передано в методmeanподклассовndarray, однако любое отличное от значения по умолчанию значение будет. Если метод подклассовsumне реализуетkeepdims, будут вызваны исключения.Возвращает: m : ndarray, см. параметр dtype выше
Если
out=None, возвращает новый массив, содержащий средние значения, в противном случае возвращается ссылка на выходной массив.Примечания
Арифметическое среднее — это сумма элементов по оси, деленная на количество элементов.
Обратите внимание, что для входных данных с плавающей точкой среднее вычисляется с той же точностью, что и входные данные. В зависимости от входных данных это может привести к неточности результатов, особенно для
float32(см. пример ниже). Использование аккумулятора с большей точностью с помощью ключевого словаdtypeможет решить эту проблему.По умолчанию
float16результаты вычисляются с помощьюfloat32промежуточных значений для повышения точности.Примеры
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.mean(a) 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) array([ 2., 3.]) >>> np.mean(a, axis=1) array([ 1.5, 3.5])
В одинарной точности
meanможет быть неточной:>>> a = np.zeros((2, 512*512), dtype=np.float32) >>> a[0, :] = 1.0 >>> a[1, :] = 0.1 >>> np.mean(a) 0.54999924
Вычисление среднего значения в формате float64 более точно:
>>> np.mean(a, dtype=np.float64) 0.55000000074505806
© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.5/reference/generated/numpy.mean.html