numpy.mean

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

Вычисление арифметического среднего по указанной оси.

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

Параметры

aarray_like

Массив, содержащий числа, среднее значение которых требуется. Если a не является массивом, производится попытка преобразования.

axisNone 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.

dtypedata-type, optional

Тип, используемый при вычислении среднего значения. Для целочисленных входных данных значение по умолчанию — float64; для чисел с плавающей запятой — такой же, как и у входных данных.

outndarray, optional

Альтернативный массив вывода, в который следует поместить результат. По умолчанию — None; если задан, он должен иметь такую же форму, как и ожидаемый результат, но тип будет преобразован при необходимости. См. ufuncs-output-type для получения более подробной информации.

keepdimsbool, optional

Если это установлено в True, оси, которые были уменьшены, остаются в результате как измерения с размером один. С этим параметром результат будет правильно транслироваться по отношению к входному массиву.

Если передано значение по умолчанию, то keepdims не будет передаваться методу mean подклассов ndarray, однако любое значение, отличное от значения по умолчанию, будет. Если метод подкласса не реализует keepdims , будут подняты исключения.

Возвращает

mndarray, 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, делённая на количество элементов.

Обратите внимание, что для входных данных с плавающей запятой среднее вычисляется с той же точностью, что и входные данные. В зависимости от входных данных это может привести к неточным результатам, особенно для float32 (см. пример ниже). Использование аккумулятора 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 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 в формате float64 более точное:

>>> np.mean(a, dtype=np.float64)
0.55000000074505806 # may vary