numpy.mean

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>) [source]

Вычисление среднеарифметического значения по указанной оси.

Возвращает среднее значение элементов массива. Среднее значение вычисляется по уплощенному массиву по умолчанию, в противном случае по указанной оси. float64 промежуточные и возвращаемые значения используются для целочисленных входных данных.

Параметры:

a : array_like Массив, содержащий числа, среднее значение которых требуется. Если a не является массивом, производится попытка преобразования. axis : None or int or tuple of ints, optional 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 раньше. dtype : data-type, optional Тип, используемый при вычислении среднего значения. Для целочисленных входных данных по умолчанию используется float64; для чисел с плавающей точкой — такой же, как у входных данных. out : ndarray, optional Альтернативный массив вывода, в который нужно поместить результат. По умолчанию None; если указан, он должен иметь ту же форму, что и ожидаемый результат, но тип будет преобразован при необходимости. Смотрите doc.ufuncs для подробностей. keepdims : bool, optional Если установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате в виде измерений с размером один. С этим параметром результат будет корректно транслироваться относительно входного массива. Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передано в метод mean подклассов ndarray, однако любое значение, отличное от значения по умолчанию, будет. Если метод подкласса не реализует keepdims, будут подняты исключения.

Возвращает:

m : ndarray, see dtype parameter above Если out=None, возвращает новый массив, содержащий средние значения, в противном случае возвращает ссылку на массив вывода.

См. также

average

Взвешенное среднее

std, var, nanmean, nanstd, nanvar

Примечания

Арифметическое среднее — это сумма элементов по оси, деленная на количество элементов.

Обратите внимание, что для входных данных с плавающей точкой среднее значение вычисляется с той же точностью, что и у входных данных. В зависимости от входных данных это может привести к неточным результатам, особенно для float32 (см. пример ниже). Использование накопителя с большей точностью с помощью параметра dtype может решить эту проблему.

По умолчанию float16 результаты вычисляются с использованием float32 промежуточных 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 mean может быть неточным:

>>> 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